目录
一、背景
二、代码实现
三、项目代码
一、背景
竞争性自适应重加权算法（Competitive Adaptive Reweighted Sampling，CARS）是一种用于选择高光谱数据中最具代表性波段的方法。CARS通过模拟“生物进化”过程，自适应地对光谱波段进行重加权和选择，逐步淘汰冗余和不重要的波段。具体而言，CARS利用回归系数的绝对值作为权重，通过迭代过程不断调整和优化波段选择，从而保留对模型预测最有贡献的波段。该算法具有较好的稳定性和鲁棒性，能够显著提高模型的预测性能，减少数据维度，降低计算复杂度，广泛应用于化学计量学、食品检测、环境监测等领域的光谱分析。
二、代码实现
import pandas as pd
import numpy as np# 读取数据
data = pd.read_csv("./data/peach_spectra_brix.csv")# 2. 数据处理
# m * n
print("数据矩阵 data.shape:",data.shape)# 50个样本， 600个 波段 第一列是 桃子糖度值 需要分离开
X = data.values[:,1:]
# 等同操作
# X = data.drop(['Brix'], axis=1)y = data.values[:,0]
# 等同操作
# y = data.loc[:,'Brix'].values
print(f"X.shape:{X.shape}, y.shape:{y.shape}")# 3. 工具导入
import CARS# 4. 建模筛选
lis = CARS.CARS_Cloud(X,y)
print("获取波段数:",len(lis))
print(lis)# # 5. 导出数据
X_ = X[:,lis]
最后返回被选择波段的索引以为后续使用。
三、项目代码
本项目的代码通过以下链接下载：【光谱特征选择】竞争性自适应重加权算法CARS（含python代码）
