这个库是为任何对使用特征选择(ReliefF, Matlab: ReliefF)和支持向量机(SVM, Matlab: fitcsvm)感兴趣的人创建的，作为复制下面出版物(Doerr2020)中描述的步骤的最小工作示金宝app例。数据在子文件夹'_Data'中提供。从微x射线层析成像数据中提取构造特征。使用ReliefF和SVM构建分类器，用于检测样品中破碎的药物微丸。

输入数据:
(1) 6种布洛芬(ibuprofen, IBU)胶囊(1763粒，206个特征)提取特征:
“Desc_DataFile_C0.csv”
“Desc_DataFile_C1.csv”
“Desc_DataFile_C2.csv”
“Desc_DataFile_C3.csv”
“Desc_DataFile_C4.csv”
“Desc_DataFile_C5.csv”

(2)用户定义的特征类别:
“Feature_Categories.csv”

(3)特征敏感性分析结果:
“Feature_SenAnlys_Score.csv”

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% Code written by Frederik Doerr, Feb 2020 (MATLAB R2019b)
%应用程序:用于“支持向量机-介绍和应用金宝app”

% % %参考(开放存取):
杜尔，F. J. S.，佛罗伦萨，A. J. (2020)
微xrt图像分析和机器学习方法，用于表征多颗粒胶囊配方。
国际药剂学杂志:X。
％https://doi.org/10.1016/j.ijpx.2020.100041
%数据存储库:https://doi.org/10.15129/e5d22969-77d4-46a8-83b8-818b50d8ff45
%的视频简介:https://strathprints.strath.ac.uk/id/eprint/71463
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