LLE

LLE算法能有效地将三维非线性数据映射到二维空间中，为数据降维提供了一种可靠的解决方案。

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中的局部线性嵌入（LLE）算法是一个常用的数据降维工具，通过保持局部数据点之间的线性关系来实现降维。官方源码提供了详细的实现和案例，帮助研究人员和开发者理解和应用该算法。

本项目提供了面部图像超分辨率的完整代码与文档。项目文件夹“FYP”内的内容简述如下： 文件说明- 数据集：包含面部图像的数据集，用于训练和测试。- 文档：包含演示幻灯片、中期报告及最终报告，详细记录项目进展。- GUI：项目的图形用户界面（GUI）示例。- gui.py：基于Python的GUI脚本。 源代码- src：包含深度学习与机器学习的源代码。- deep-learning：基于Python实现的CNN和GAN模型代码。- machine-learning：包括PCA、LLE和SR的C++代码实现。- machine-learning-gui：将PCA、LLE和SR集成到一个演示用的E