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稀疏保持投影的Matlab代码

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简介：
本代码实现了一种基于稀疏表示的特征选择算法——稀疏保持投影(Sparse Preserving Projection, SPP)。通过优化目标函数获得数据集的低维映射，适用于模式识别和机器学习任务。提供详细的注释与示例数据用于演示其应用效果。 运用稀疏保持投影进行特征提取，在人脸识别领域已有应用。

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  • 稀疏保持投影的Matlab代码
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    本代码实现了一种基于稀疏表示的特征选择算法——稀疏保持投影(Sparse Preserving Projection, SPP)。通过优化目标函数获得数据集的低维映射，适用于模式识别和机器学习任务。提供详细的注释与示例数据用于演示其应用效果。 运用稀疏保持投影进行特征提取，在人脸识别领域已有应用。
     
  • 相关峭度的Matlab代码-SparseProjectionPursuit：稀疏投影追求
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    SparseProjectionPursuit是利用Matlab实现的一种寻找数据中稀疏结构的有效算法，适用于高维数据分析和特征选择。 基于峰度的投影追踪分析（PPA）作为一种替代性的探索性数据分析算法被开发出来，不同于传统的PCA、HCA和kNN方法依赖于方差及距离指标来获取高维数据的信息性投影，普通的PPA通过优化峰度值来找寻有意义的数据模式。然而，在样本变量比率较低的情况下，普通PPA可能会过度建模原始变量的组合，导致峰值偏低的问题。 为了解决这个问题，并使算法不依赖PCA进行预处理，我们开发了稀疏版本的基于遗传算法选择子集来实现投影追踪（SPPA）。这个方法能够在保持数据信息量的同时减少计算复杂度。此存储库包含用于将该技术应用于高维数据分析的MATLAB代码和示例。 最近发表的一篇论文中展示了一个图，说明了SPPA的基本操作原理。其中的关键函数是SPPA.m，它通过遗传算法实现基于稀疏峰度值的投影追踪分析。为了正确引用这项研究，请遵循相应的文献指引。 存储库结构方面，在主分支上提供了原始版本1.0的代码，并且如果有需要的话，可以在其他带有相应版本号的分支中找到更新或修订后的源码。
     
  • Matlab中的稀疏自编码代码
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    本代码实现基于MATLAB的稀疏自编码算法，适用于特征学习与降维任务。通过调节参数可优化编码层稀疏性，提取输入数据高效表征。 稀疏自编码是一种源自深度学习领域的机器学习方法，在数据降维、特征提取及预训练方面有着广泛应用。使用MATLAB实现稀疏自编码器有助于深入理解其工作原理，并能应用于实际的数据处理任务中。 稀疏自编码器（Sparse Autoencoder, SAE）是自编码器的一种变体，通过学习输入数据的低维度表示来重构原始数据，并加入稀疏性约束以确保隐藏层神经元激活状态尽可能接近于零。这种做法有助于减少冗余信息并提高模型对关键特征的捕捉能力。 在MATLAB中实现稀疏自编码器时，首先需要构建网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层。设置适当的权重初始化方法（如随机均匀分布或高斯分布），以及选择合适的优化算法进行参数更新。训练过程中通过前向传播与反向传播迭代地调整模型以最小化重构误差。 关键代码部分可能包含以下函数： 1. 初始化网络的连接权重。 2. 执行前向传播，计算隐藏层和输出层的激活值。 3. 计算损失，包括重构误差及稀疏惩罚项。 4. 反向传播算法来更新模型参数以减小损失。 5. 循环训练直到满足特定条件。 在实现过程中，需要定义以下内容： - 数据加载：导入用于训练的数据集。 - 网络结构设置：确定输入层、隐藏层和输出层的节点数以及稀疏约束参数。 - 权重初始化：使用随机函数生成初始权重矩阵。 - 损失计算方法：包括重构误差及稀疏惩罚项在内的损失函数定义。 - 优化算法选择：如随机梯度下降或Adam等，用于更新模型参数以减小训练过程中的损失值。 通过上述步骤实现的稀疏自编码器能够应用于更广泛的机器学习任务中，并且在应用时还可以考虑加入正则化技术预防过拟合现象。此外，在构建深度神经网络时也可以利用预训练好的稀疏自编码器作为初始化层，以提高整个模型的学习效率和性能表现。
     
  • 基于局部保持的投影方法及其MATLAB实现代码
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    本项目提出了一种基于局部保持性的数据降维技术，并提供了该算法在MATLAB环境下的具体实现代码。通过优化数据集中的局部结构，此方法有助于提升机器学习任务中的特征提取与模式识别效率。 局部保持投影（Locality Preserving Projections）是机器学习和模式识别领域研究者感兴趣的一个主题，相关的MATLAB代码也很受欢迎。
     
  • SPORF：稀疏投影倾斜随机森林的实现版本
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    SPORF是一款创新的数据分析工具，它实现了稀疏投影和倾斜随机森林技术，有效提升了大规模数据集上的分类与回归任务性能。 SPORF（稀疏投影倾斜随机森林），也被称为RerF、Rander Forest或Random Projection Forests，是一种由特定研究者开发的算法，类似于由另一组开发者创建的Random Forest-Random Combination (Forest-RC) 算法。这两种算法的主要区别在于特征组合发生的层级：在Forest-RC中，特征是在树级别进行随机线性组合；而在RerF中，则是节点级别的特征组合。此外，提供了一种内存优化的C++实现，并且有Python绑定用于packedForest接口。同时也有R和C++版本的RerF实现。
     
  • 有关投影及反投影的MATLAB代码
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    本项目提供一系列用于处理投影与反投影操作的MATLAB代码，适用于图像重建、计算机断层扫描（CT）等领域。包含详细的注释和示例数据集以帮助用户快速上手。 关于在MATLAB代码中使用投影与反投影的示例供参考，谢谢。
     
  • MATLAB中的稀疏自动编码器代码.rar
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    该资源为MATLAB环境下的稀疏自动编码器实现代码，包含详细的注释与示例数据，适用于机器学习研究者和学生进行特征学习和降维。 稀疏自动编码器的MATLAB代码RAR文件。
     
  • 经典的局部保持投影(LPP)降维算法代码
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    本代码实现了经典的局部保持投影（LPP）降维算法，适用于模式识别和数据可视化等领域，有效保留了数据的局部几何结构。 经典降维算法局部保持投影LPP的MATLAB代码可以为需要使用降维技术的研究者提供帮助。希望这段代码对有需求的人士有所帮助。
     
  • Matlab中的稀疏编码教程
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    本教程深入浅出地讲解了如何在MATLAB中实现稀疏编码技术，涵盖从基础概念到高级应用的所有步骤。适合初学者和进阶用户参考学习。 稀疏编码的MATLAB程序实现由UC伯克利的Bruno Olshausen编写。
     
  • 用于求稀疏解的MATLAB代码工具包
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    这是一个专门设计用于求解稀疏解的MATLAB代码工具包，适用于需要处理大规模稀疏数据集的研究和工程应用。 压缩包内附有pdf文件解释SparsePCA、LARS、LASSO 和 elastic net算法等内容，并且每种算法都配有对应的m文件以及应用实例，可以直接运行example进行查看。此外，该压缩包还包含去均值、归一化和Cholesky分解等功能。如果在运行时遇到“类 RandStream 没有名为主setDefaultStream的常量属性或静态方法”的错误，请将example*.m文件中的RandStream相关代码注释掉即可解决。