图形学习

初学者的Matlab图像处理与图形学习，涵盖了老师提供的PPT，为学习者提供必要的指导与帮助。

GBFlearn是一个Matlab工具箱，专门用于图形学习，包括图的插值、分类和半监督学习。它利用图基函数（GBF），类似于径向基函数或球面基函数，在图上生成正定内核，用于近似和内插图信号，同时作为监督和半监督学习的内核机器。GBFlearn详细介绍了如何使用这些功能，包括示例脚本和演示，核心代码存放在./core子文件夹中，同时提供了几个.mat文件作为示例数据。

Matlab作为一种强大的工具，在计算机图形学领域有着广泛的应用。它能够通过编程实现复杂的图形处理和分析，为研究人员和工程师提供了便利。

提供了一个 MATLAB 代码示例，用于计算两个复数矩阵的乘积，该代码在计算机图形学中的质量弹簧系统模拟中很有用。

流形学习是一种用于从高维数据中提取低维表示的算法。它已成为模式识别、机器学习和数据挖掘领域的重要研究方向。流形学习的主要目的是发现和表征数据中的低维流形结构。算法分析和新方法的探讨是该领域持续的研究重点。

昨天买了一本关于支持向量机的书，看到里面在特征提取降维里有提到流形学习，对我来说并不陌生。本科时我们院微分几何的大牛唐梓洲老师给我们讲过流形和黎曼几何，但流形学习是新奇的。了解后发现，LLE（局部线性嵌入）是流形学习的一种方法。现在非线性降维中流形学习领域异常活跃，查阅了一些资料。明尼苏达大学的数学科学院开发了一个流形学习展示的GUI，有兴趣可以参考。此外，找到了一份关于流形学习的PPT资料。详细介绍请参见：流形学习介绍，以及明尼苏达大学数学科学院的展示页面：流形学习GUI

该代码库包含 Sebastian Hitziger 的博士论文中使用的数据和 MATLAB 代码，以及使用自适应波形学习 (AWL) 算法的其他实验。实验文件夹包含：- mexFunctions： C++ 源代码，需要编译- matlabFunctions： 自定义实用函数- Experiments： 论文中每个实验的子文件夹（按时间顺序）要求：- 操作系统：Linux- C 库 FFTW3，用于快速实现- MATLAB 包 fastICA（用于部分实验）安装：1. 在 MATLAB 中打开 mexFunctions/compile.m 脚本2. 指定 FFTW 库的规范3. 运行 mexFunctions/compile.m 脚本运行实验：1. 在 MATLAB 中打开 Experiments/ 中的文件夹2. 运行脚本 run_*.m（大多数文件夹中都有）3. 计算结果并使用 plot_results.m 查看

本资源为流形学习的系列资料，紧接上一个资源包，主要包含与流形学习相关的研究论文和MATLAB程序。该部分深入介绍流形学习理论，帮助读者掌握数学概念及应用技巧。具体内容包括： 流形学习理论相关的经典论文：这些论文从数学角度深入剖析了流形学习的原理和最新进展，为学习者提供扎实的理论基础。 MATLAB程序示例：提供了一系列流形学习算法的MATLAB代码实现，如LLE（局部线性嵌入）、Isomap等。每段代码配有注释，便于学习和实践。 下载本资源后，您将能够更好地理解和实现流形学习的基本算法，并在数据降维和模式识别等实际应用中获得深入体验。

图5.3展示了流形学习降维的数量归约方法，这种方法通过代替原始数据集来实现数据压缩，主要包括参数方法和非参数方法。参数方法利用模型进行数据估计，而非参数方法则采用聚类和数据立方体等技术。数据压缩是一种通过数据变换对原始数据进行压缩表示的方法，以实现对原始数据的重构，同时保留有价值信息。压缩方法主要分为无损压缩和有损压缩。数据建模的核心在于发现和理解领域知识，特别是在工业企业中，通过融合领域知识来提高分析结果的可靠性。

了解图形基本属性的方法：使用Matlab的plot函数，通过help plot查看不同线型、点标记和颜色的表示方法。例如实线为'-', 虚线为':', 点划线为'-.', 间断线为'--'，点标记包括小圆圈'o'、叉子'x'、加号'+'、星号'*'、方格's'、菱形'd'以及朝上'^'、朝下'v'和朝右'>'的三角形。