降维
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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
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2024-08-18
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
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2024-11-06
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
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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
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2024-07-23
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
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2024-05-21
MATLAB实现PCA光谱降维程序
MATLAB实现的PCA光谱降维程序，专注于光谱数据的降维处理。
算法与数据结构
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2024-08-08
34种数据降维方法代码
34种数据降维方法代码.zip
统计分析
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2024-07-12
matlab的LE降维算法代码.zip
matlab的LE降维算法代码.zip
Matlab
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2024-07-30
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
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2024-07-21
matlab降维工具箱的全面介绍
这个工具箱涵盖了当前大部分的降维技术，如PCA、LDA、KernelPCA、LPP、MDS、ProbPCA、Isomap、LLE、Laplacian、KernelLDA、CCA和MCML。
Matlab
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2024-08-28