该代码为“任意阶邻近保留网络嵌入”（KDD2018）的正式实现，且性能有所下降。

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简介：
这段代码是“绳子”（AROPE）的正式实现，该实现已在KDD2018上发表。我们提供了两种不同的编程语言版本供您选择：MATLAB和Python。在我们的实验评估中，MATLAB版本的执行速度明显更快，特别适合用于生成原始数据结果。为了保证程序的兼容性，MATLAB版本需要R2017a，而Python版本则要求>=3.5.2的numpy库、>=1.14.2的scipy库和>=0.22.0的pandas库。以下是该函数的用法说明：[U_output,V_output]=AROPE(A,d,order,weights)Input:A:稀疏邻接矩阵或其变种，必须是对称的；d:维度；order:1x向量，表示proximity的排序；weights:1xrcell/list，其中每个单元格包含一个高阶proximity的权重。Output:U_output/V_output:1xrcell/list，每个单元格包含...

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Matlab变差函数代码-AROPE：正式实现“任意阶邻近保留网络嵌入”(KDD2018)

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这段简介可以这样描述： AROPE是基于KDD 2018论文《任意阶邻近保留网络嵌入》的Matlab代码实现，用于生成高阶结构信息保留的网络节点嵌入。注意原标题中“变差函数”和“AROPE”的关系不明确，因此在简介里暂时未提及。如果有更多上下文或详细说明，请告知以便进一步完善描述。本段落介绍了在KDD2018中的正式实现的MATLAB变差函数代码“绳子”。我们提供了两种版本：一种是MATLAB，另一种是Python。根据我们的测试结果，在速度方面，MATLAB版更快，并且可用于生成原始的结果。对于使用环境的要求如下： - 对于 MATLAB 版本需要安装 MATLAB R2017a 或更高版本。 - 对于 Python 版本，则要求 Python 3.5.2 及以上版本、numpy 1.14.2 及以上版本、scipy 1.0.0 及以上版本以及 pandas 0.22.0 及以上版本。使用说明：主功能为 [U_output,V_output]=AROPE(A,d,order,weights)。输入参数包括：A（稀疏邻接矩阵或其变化形式，必须是对称的）、d（维度）和 order（1xr 向量，表示接近度顺序）。此外还需要 weights 参数，它是一个包含每个高阶接近度权重的 1xrc cell/list。输出为 U_output 和 V_output 参数，它们各自是 1xrc 的 cell/list。

保留邻域嵌入算法（NPE）的MATLAB代码

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这段MATLAB代码实现了保留邻域嵌入（Neighborhood Preserving Embedding, NPE）算法，用于数据降维和特征提取，适用于模式识别与机器学习研究。保持邻域嵌入算法的MATLAB代码可以根据需要选择监督或非监督的情形来运行该程序。

计算监督NPE（邻域保留嵌入）子空间以实现降维 - MATLAB开发

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本项目利用MATLAB开发了一种基于NPE的计算方法，旨在寻找最优子空间进行数据降维，同时保持数据局部结构信息。在机器学习领域，降维是处理高维度数据的重要步骤之一，其目的是将复杂的数据集转换为低维度表示形式以便于分析、可视化以及减少计算负担。本段落深入探讨了一种用于监督式降维的技术——NPE（邻域保留嵌入），特别是它的有监督版本SNPE，并介绍了如何在MATLAB环境中实现该算法。首先理解一下NPE的基本思想：它是一种非线性的技术，旨在保持数据点之间相似度的结构不变。具体来说，在原始高维度空间中是邻居的数据点，在降维后的低维度空间里也应继续保持这种邻近关系。通过最小化从高维到低维映射过程中的局部结构损失，NPE能够有效保留关键的信息。 SNPE在这一基础上引入了类别信息作为额外的考量因素。相较于无监督版本的NPE，SNPE不仅关注数据点之间的相对位置（即它们是否为邻居），还考虑到了每个数据点所属的具体类别标签。这样，在降维后的空间中不仅能保持原始数据集中的局部结构特性，还能更好地反映出不同类别的区分性特征。通过结合LDA（线性判别分析）的分类能力与NPE保留本地相似性的特点，SNPE使得降维后得到的数据更加适合用于后续的分类任务。 MATLAB是一个广泛使用的数值计算和数据分析平台，非常适合此类算法的研究开发工作。在该软件中实现SNPE需要经历以下关键步骤： 1. 数据预处理：对输入数据进行标准化处理，确保所有特征处于相同尺度； 2. 构建邻接矩阵：根据设定的距离阈值确定每个样本的邻居节点。 3. 计算权重矩阵：基于上述构建好的邻接关系和类别标签信息来构造一个反映局部结构与分类差异性的权重重构图； 4. 优化求解过程：定义并解决包含保持数据点间距离不变性及区分不同类别的目标函数问题，通常采用梯度下降等方法寻找最优低维映射结果。 5. 应用降维效果：利用训练集中获得的模型对新测试样本进行分类预测。 SNPE作为一种高效的监督式降维手段，在结合局部保持特性和类别信息方面表现出色。它能显著提高数据集在不同类别的区分度，特别适用于需要高精度识别的应用场景中。借助MATLAB强大的数学计算能力和丰富的工具箱支持，我们可以进一步优化和实现这一算法以满足实际需求中的更高性能要求。

蓝桥杯嵌入式开发板所有驱动实现.zip

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本资源包含蓝桥杯竞赛所需的嵌入式开发板的所有驱动程序实现代码，帮助参赛者快速掌握硬件接口编程技巧。由于这是国赛前根据库函数进行的最终模拟练习，因此代码中没有添加过多的说明。建议配合个人所作的脑图一起查看以更好地理解。所有板载外设的功能实现需要读者详细、认真参考此版本。

k近邻算法的Matlab与Python实现-SNFpy：Python中相似性网络融合

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SNFpy是一款用于Python环境下的机器学习工具包，它基于k近邻算法和相似性网络融合（SNF）技术，旨在增强数据间的关联分析能力。该库为研究人员提供了一种有效的方法来处理复杂的生物信息学问题及其他领域中的聚类任务。 k近邻法的SNFpy软件包提供了Python版本的相似性网络融合（SNF）实现技术，该技术可以将多个数据源整合到一个表示样本关系的图形中。此软件包需要Python3.5或更高版本。如果已安装正确的Python版本，则可以通过命令终端运行以下命令来安装此软件包：`git clone https://github.com/rmarkello/snfpy.git; cd snfpy; python setup.py install`，或者使用pip直接从PyPi安装最新版的SNFpy。相似性网络融合是一种技术，最初用于将不同来源的数据合并为一组共享样本。该过程通过构建每个数据源中这些样本的网络来表示每一个样本与其他所有样本之间的相似程度，并随后进行网络整合。这种方法在遗传数据分析中的应用展示了其有效性。生成和融合相似性网络的过程会采用一种机制降低较弱关系的重要性，然而在整个数据集之间保持一致性的较弱关联则会在融合过程中得以保留。关于SNF的数学原理没有在此简述中详细说明。

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