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MATLAB数据降维工具包

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简介：
MATLAB数据降维工具包提供了一系列算法和函数，用于减少多维数据集的维度，简化数据分析同时保留关键信息。 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU和AutoEncoder。

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  • MATLAB数据降维工具包
    优质
    MATLAB数据降维工具包提供了一系列用于处理高维度数据分析的功能和算法，帮助用户简化复杂的数据集以便于分析与可视化。 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 是一个包含多种数据降维方法的工具箱，包括PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian Eigenmaps、Hessian LLE、LTSA（Local Tangent Space Alignment）、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA（Linear Discriminant Analysis）、SNE（Stochastic Neighbor Embedding）、NPE（Neighborhood Preserving Embedding）、LPP（Locally Linear Projection Pursuit）、SPE（Sparse Principal Component Extraction）、LLTSA (Landmark Local Tangent Space Alignment)、SPCA (Supervised PCA)，以及CCA (Canonical Correlation Analysis), MVU (Maximum Variance Unfolding), FastMVU, AutoEncoder 和AutoEncoderEA。
     
  • MATLAB数据降维工具包
    优质
    MATLAB数据降维工具包提供了一系列算法和函数，用于减少多维数据集的维度，简化数据分析同时保留关键信息。 Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction 包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU和AutoEncoder。
     
  • MATLAB数据降维工具包
    优质
    MATLAB数据降维工具包提供了一系列算法和函数，用于减少多维数据集的维度，便于数据分析与可视化，同时保持关键信息不变。 Matlab数据降维工具箱包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、Hessian LLE、LTSA、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU 和 Fast MVU，以及 AutoEncoder 和 AutoEncoderEA。
     
  • MATLAB数据降维工具包
    优质
    MATLAB数据降维工具包提供了一系列高效算法，旨在简化复杂数据集并提取关键特征，适用于机器学习和数据分析。 Matlab数据降维工具箱包含了几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、Hessian LLE、LTSA、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU和Fast MVU，以及AutoEncoder和AutoEncoderEA。
     
  • MATLAB降维工具包
    优质
    MATLAB降维工具包提供了一系列用于数据处理和分析的功能，旨在帮助用户简化高维度数据集，提取关键信息，适用于机器学习、信号处理等多个领域。 在Matlab中常用的降维软件包包含以下多种有效的算法： - 主成分分析（PCA） - 线性判别分析（LDA） - 多维尺度缩放（MDS） - Isomap（Isomap） - 地标Isomap（LandmarkIsomap） - 局部线性嵌入法（LLE） - 拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps） - 海森局部线性嵌入法（Hessian LLE） - 当地切空间对齐（LTSA） - 扩散图谱分析方法（Diffusion Maps） - 核主成分分析（KernelPCA） - 广义判别分析（Generalized Discriminant Analysis, KernelLDA） - 邻近随机嵌入法（SNE） - 保持邻域结构的投影（Neighborhood Preserving Embedding，NPE） - 线性度保留投影（Linearity Preserving Projection，LPP） - 随机接近映射（Stochastic Proximity Embedding，SPE） - 线性局部切空间对齐法（Linear Local Tangent Space Alignment, LLTSA） - 单纯的主成分分析法（Simple PCA） - 概率主成分分析方法（Probabilistic PCA） - 共形特征映射（Conformal Eigenmaps，CCA，作为LLE的一个扩展实现） - 最大方差展开技术（Maximum Variance Unfolding, MVU，作为一种基于LLE的扩展方式实施） - 快速最大方差展开法（Fast Maximum Variance Unfolding, FastMVU） - 局部线性协调方法（Locally Linear Coordination，LLC） - 流形图绘制技术（Manifold charting，ManifoldChart） - 协调因子分析方法（Coordinated Factor Analysis，CFA） - 使用受限玻尔兹曼机预训练的自动编码器（Autoencoders using RBM pretraining, AutoEncoderRBM） - 采用进化优化算法的自动编码器（Autoencoders using evolutionary optimization, AutoEncoderEA）
     
  • MATLAB降维工具包
    优质
    MATLAB降维工具包是一款集成了多种数据降维算法的软件包，适用于数据分析、机器学习等领域，帮助用户高效地处理高维度数据。 最新版的Matlab降维工具箱包含多种算法，如PCA、LDA、KPCA、KLDA、LLE、CCA、LLC、GMST、LMNN、NPE和SPE等，适用于毕业设计或科研项目，并可自行修改以满足特定需求。希望这对你的研究有所帮助。
     
  • MATLAB数据降维工具箱DrToolbox
    优质
    MATLAB数据降维工具箱DrToolbox提供一系列高效算法，帮助用户简化高维度数据集，便于分析和可视化。 Matlab数据降维drtoolbox工具箱包含了几乎所有的数据降维算法。
     
  • Matlab数据降维工具箱 涵盖几乎所有数据降维方法
    优质
    Matlab数据降维工具箱是一款全面的数据处理软件包，集成了包括主成分分析、独立成分分析等在内的几乎所有的数据降维技术。适用于科研和工程领域，助力复杂数据分析与可视化。 Matlab数据降维工具箱包含几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、Landmark Isomap、LLE、LLC、Laplacian Eigenmaps、Hessian LLE、LTSA、Diffusion Maps、Kernel PCA、Kernel LDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU和Fast MVU，以及自动编码器（AutoEncoder）和自编码器嵌入分析（AutoEncoderEA）。
     
  • KPCA.zip_KPCA工具包_kpca数据集_kpca核函数_kpca降维应用_图像降维处理
    优质
    本资源提供KPCA（Kernel Principal Component Analysis）工具包及相关数据集和核函数，适用于图像等高维数据的降维处理与分析。 实现kPCA算法用于数据降维及图像处理等领域。本程序包支持多种核函数，并且可以直接添加新的数据点，使用方便快捷。
     
  • MATLAB 降维工具箱与说明文档
    优质
    本工具箱提供一系列用于数据降维的MATLAB函数和示例代码，涵盖主成分分析、独立成分分析等多种方法，并附有详尽的帮助文档。 MATLAB 降维工具箱及说明文档提供了一系列用于数据处理的函数和技术。这些资源帮助用户理解和应用不同的降维方法以优化数据分析和机器学习任务中的性能。文档详细解释了如何使用该工具箱内的各项功能，包括但不限于主成分分析（PCA）、线性判别式分析（LDA）等技术。