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下CroppedYale人脸数据的降维方法
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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。
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