34种数据降维方法代码

34种数据降维方法代码压缩包

这是包含34种数据降维方法的MATLAB代码集合。

Matlab 0 2024-08-23

MATLAB下CroppedYale人脸数据的降维方法

使用MATLAB编写的代码对CroppedYale人脸数据进行降维，比较了PCA、SVD及MATLAB自带的PCA算法的时间和准确度。分析了中心化对PCA的影响，并对比了PCA与SVD的异同。选取了适当的维度k，并展示了k个特征向量对应的图像。还评估了自行实现的PCA算法与MATLAB自带函数的性能。

Matlab 3 2024-07-21

数据降维Aotucoder优化

算法自编码是一种数据降维工具，特别适用于Matlab环境中的优化。

Matlab 0 2024-08-18

matlab的LE降维算法代码.zip

matlab的LE降维算法代码.zip

Matlab 3 2024-07-30

二维空间数据降维

在二维空间中，以两个指标 x1 和 x2 为例，可以用总方差来表示信息总量。通过线性组合，将 x1 和 x2 的信息集中到新的指标 y1 上，并舍弃包含较少信息的 y2，从而实现数据降维，并用 y1 进行后续分析。

统计分析 5 2024-05-19

高维数据降维的LASSO算法MATLAB实现

随着数据维度的增加，高维数据降维问题变得尤为重要。MATLAB提供了丰富的功能，使得LASSO算法在高维数据集上得以有效实现。

Matlab 2 2024-07-23

Matlab实现LLE降维算法

使用Matlab实现的LLE算法，该方法可以对高维数据进行有效的降维处理。LLE（局部线性嵌入）是一种基于非线性降维的算法，能够在保留数据局部结构的同时，减少数据的维度。通过计算每个数据点的局部邻域关系，LLE将这些数据映射到低维空间，保持数据的局部几何特性。 数据预处理：加载并规范化输入数据。 构建邻接矩阵：计算每个点的最近邻。 计算重构权重：通过最小化重构误差计算每个点的权重。 降维：通过求解特征值问题得到低维表示。 这段代码可以帮助用户快速实现LLE算法，进行数据降维，方便进行后续的数据分析与可视化。

Matlab 0 2024-11-06

Matlab代码实现Isomap降维技术——高效非线性数据压缩

Matlab编写的Isomap降维代码高效、精确地实现非线性降维，对于三维网格和各种点云图均适用。该代码利用连接附近点的方法创建图形，经过测试，适用于Matlab R2019a及以上版本的OSX和Windows 64位系统。用户可通过运行DEMO_detailed.m文件来查看详细演示，或者使用无注释的DEMO_only_code.m文件进行快速测试。为确保学术诚信，使用时请引用相关论文（1）和（2）。

Matlab 0 2024-09-27

主成分分析：降维利器

想象一个高斯分布，它的平均值位于 (1, 3)，在 (0.878, 0.478) 方向上的标准差为 3，而在正交方向上的标准差为 1。黑色向量表示该分布协方差矩阵的特征向量，其长度与对应特征值的平方根成比例，并移动到以原始分布平均值为原点。 主成分分析 (PCA) 是一种强大的降维技术，广泛应用于多元统计分析。它通过识别并保留对数据方差贡献最大的主成分，在降低数据维度的同时最大程度地保留数据信息。

统计分析 2 2024-05-21