SURF算法MATLAB实现提升稀疏和低秩张量回归

Wang等人（2017年）在《计算分子生物学研究国际会议》中提出了一种长期基因型-表型关联研究的新方法，通过时间结构自学习预测模型，利用Matlab编写的稀疏低秩回归论文代码。该函数的优化目标是最小化 ||X'W-Y||_F^2 + gamma1(\sum_i^numG||WQi||_Sp^p)^k + gamma2||W||_{2,q}，输入格式包括 n。

随着大数据时代的到来，潜在低秩表征（LRR）作为一种有效处理高维数据的方法受到广泛关注。介绍了基于Matlab的LRR算法实现，帮助研究人员和工程师快速理解和应用该技术。通过优化算法结构和参数设置，可以显著提升处理效率和准确性，适用于多种复杂数据场景。

Matlab代码Pattern_Regression_Matlab支持向量回归（SVR）和启示向量回归（RVR）分析，包括交叉验证以评估预测能力。请在使用代码时引用相关论文：Zaixu Cui, Gaolang Gong，《机器学习回归算法及样本大小对基于功能连接特征的个性化行为预测的影响》，NeuroImage，2018年，178: 622-37；Zaixu Cui等，《利用灰质体积个性化预测阅读理解能力》，Cerebral Cortex，2018年，28(5):1656–72；Zaixu Cui等，《个性化预测阅读理解能力的研究》，2018年，Cerebral Cortex，28(5):1656–72。

低秩矩阵恢复算法的评估内容较易理解，适用于图像修复和推荐算法等应用场景。

本软件包提供了用于精确低秩矩阵逼近的Matlab代码，涵盖了randQB_auto算法的实现。该算法有效计算固定QB分解，包括randQB_EI和randQB_FP的固定精度版本。此外，还包含了用于实验和测试的测试用例和脚本，特别是适用于固定精度低秩矩阵逼近的自适应随机测距仪算法AdpRangeFinder。详细的算法说明请参考Yu Wenjian，Yu Gu和Li Yaohang Li的研究成果。

Latent Low-Rank Representation for Subspace Segmentation and Feature Extraction ICCV matlab代码

SURF算法的Matlab实现是入门者的好帮手，基于SIFT进行了改编，速度比SURF更快，同时支持硬件实验连接，利用Matlab接口调用非常方便。

主成分回归（PCR）是利用主成分分析（PCA）降维技术结合线性回归建模的方法。PCR通过PCA提取的主成分来减少变量维度，并在此基础上进行回归建模。具体步骤包括：1. 数据标准化，确保各变量在PCA中具有相同重要性；2. PCA，得到主成分集合，捕捉大部分原始变量方差；3. 选择保留的主成分数量，通常根据解释的累积方差百分比确定；4. 使用选定的主成分进行线性回归建模，构建在主成分空间中的模型。

这段Matlab代码解决了图像矩阵中的Bundle调整问题，使用了Matlab函数“lsqnonlin”。主要过程包括随机生成平面上的点和平行移动的摄像机，计算每个点的2D图像投影，并通过引入高斯噪声优化点的3D坐标和摄像机的6D坐标。优化问题通过重投影误差的最小化来定义成本函数，支持Levenberg-Marquardt和Trust-Region-Reflective最小二乘算法。此代码学术研究中展示捆绑调整问题的特性和实现方法。在Matlab 2016a上编写和测试。