纳什解matlab代码-多标准降维：探索公平性

本代码库包含论文“多标准降维及其对公平性的应用”的代码实现。

.py 文件功能：

- 预处理数据

- 标准 PCA 及公平性实用标准计算

- 解决特定目标函数的 SDP 问题

- 使用乘法权重更新方法

- 其他辅助方法

Jupyter Notebook 功能：

- 演示如何将不同 PCA 策略（例如，公平的基于 SDP 的 PCA 与标准 PCA）应用于数据集（信贷和收入数据）。

- MW 笔记本使用 MW（乘积权重更新）代替 SDP 求解器来实现公平的基于 SDP 的 PCA。

使用方法：

- 打开并运行 Jupyter 笔记本（例如，SDP_credit.ipynb 或 'additional-heuristics' 文件夹中的 heuristics.ipynb）。

- 查看数据格式和示例用法，将其应用于您自己的数据集。

代码说明：

- 每个方法（MW、基于 SDP 的公平 PCA、std_PCA 等）的详细用法（包括输入和输出）在相应的 .py 文件中均有记录。

- “符号”小节提供了变量名和关键字的快速说明。