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包含8种经典流形学习算法的Matlab程序集，构成流形学习工具包。

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简介：
This toolbox for dimension reduction was created by Laurens van der Maaten (MISS). Users retain the liberty to utilize, adapt, or distribute this software as they see fit, provided that such usage remains strictly non-commercial. The Matlab implementation encompasses thirty-two distinct techniques specifically designed for reducing data dimensionality. All of these techniques are readily accessible and executable via the COMPUTE_MAPPING function.

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  • 流形学习工具包（含8种经典算法的Matlab程序）
    优质
    简介：《流形学习工具包》提供八种经典的流形学习算法的Matlab实现，为研究人员和学生提供了便捷的学习与实验平台。 这是由Laurens van der Maaten开发的降维工具箱。您可以自由使用、修改或重新分发此软件，但仅限于非商业用途。该Matlab工具箱实现了32种降维技术，所有这些技术均可通过COMPUTE_MAPPING函数访问。
     
  • 基于Matlab的流形学习代码（含流形学习算法）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于MATLAB实现的流形学习算法代码包，内含多种经典流形学习方法及其应用示例。适合科研与教学使用。 基于Matlab开发的几种流形学习代码已经能够运行，并配有相应的文字说明。
     
  • MATLAB中的流形学习算法
    优质
    本研究探讨了在MATLAB环境中实现和分析多种流形学习算法的方法，旨在通过降维技术揭示高维数据集的内在结构。 程序包含了多种流形学习算法，如LLE、Isomap、Laplacian和HLLE，并使用了Swiss-Roll等非线性数据进行实验。此外，该程序还提供了一个用户界面，允许设置各种参数。程序中还包括了许多经典的模式识别算法，例如MDS和PCA。
     
  • 流形学习的工具箱
    优质
    《流形学习的工具箱》是一本专注于非线性降维技术的实用指南，提供了深入理解与应用流形学习方法所需的理论基础和实践技巧。 基于子空间的人脸识别需要一些基本的降维算法作为工具箱。
     
  • 流形学习算法实现(LELLEIsomap).zip
    优质
    本资源包含一种改进的Isomap流形学习算法（LELLEIsomap）的Python代码实现。该方法优化了经典Isomap在非线性数据降维中的性能，特别适用于大规模和高维度的数据集分析。 流形学习算法的Matlab代码实现包括三种方法，用于将三维图像降维至二维图像。这些方法利用K近邻来构建数据图，并使用Dijkstra算法进行Isomap最短路径计算。
     
  • 经典流形学习PPT-中科院自动化所
    优质
    本PPT由中科院自动化所制作，深入浅出地介绍了经典流形学习理论及其应用。内容涵盖基础概念、核心算法和实际案例，适合科研人员及学生参考学习。 本段落从维数简约的角度出发，探讨了流形学习的产生、作用及其基础知识，并详细分析了几种经典的流行学习算法。同时，通过图像处理测试验证了这些方法的效果。
     
  • MATLAB集成C代码-Multi-Manifold Learning: 当前多流形学习算法的MATLAB实现
    优质
    本项目在MATLAB环境中实现了多种先进的多流形学习算法，旨在促进跨学科研究。通过集成C语言增强性能，提供了一个灵活且高效的工具集，助力学术与工业界深入探索复杂数据结构。 在MATLAB环境中集成C代码multi-manifold learning用于分解相交多流形的算法，并进行对比试验。数据集包括S曲线、三平面相交以及两臂螺线相交的情况。实验中使用了以下几种方法： 1. 采用MATLAB自带的kmeans算法处理。 2. k-manifolds 算法 3. 谱聚类（SC）算法 4. D-C孟德宇分解整合算法 5. SMMC谱聚类多流形算法 6. 广义主成分分析（GPCA）算法 7. SCC 8. s-isomap 此外，还需要使用netlab程序包。
     
  • MVU算法在流形学习中的应用
    优质
    简介：本文介绍了MVU算法在流形学习领域的创新应用，通过优化数据结构间的非线性关系，有效提升高维数据降维及特征提取的准确性与效率。 流形学习（Manifold Learning）是一种无监督学习方法，它旨在发现高维数据中的低维结构，即数据的“流形”。在这个领域中，MVU（Maximum Variance Unfolding，最大方差展开）是一个非常重要的算法，通过最大化样本在低维空间中的投影差异来揭示数据内在的结构。 MVU的核心思想是找到一个低维度的投影方式，使得高维数据经过该投影后的方差达到最大值。这种投影通常用于降维目的，帮助我们理解复杂的数据集的关键特征，并保持各点之间的相对距离。在实际应用中，MVU常被用来处理高维数据的可视化、分类、聚类以及特征选择等任务。 以下是MVU算法的基本步骤： 1. **数据预处理**：对原始高维度的数据进行标准化操作，确保所有变量的平均值为0且方差为1。这一步可以消除因不同尺度带来的影响。 2. **构建邻接矩阵**：计算每个样本与其他样本之间的相似度（例如使用欧氏距离或余弦相似度），然后根据设定好的阈值构造出表示数据点间关系的邻接矩阵。 3. **拉普拉斯矩阵的计算**：基于上述得到的邻接矩阵，可以进一步构建拉普拉斯矩阵。常见的形式包括归一化拉普拉斯矩阵和对角拉普拉斯矩阵。MVU算法通常使用后者来更好地保留局部结构特征。 4. **优化问题设定**：定义一个目标函数寻找能够最大化数据投影方差同时保持相邻点之间距离不变的低维投影矩阵W，此过程可以通过引入拉格朗日乘子法和应用矩阵分解技术实现。 5. **进行奇异值分解（SVD）**：将上述步骤中形成的优化问题转化为SVD问题，并通过解算这个SVD来获取最优的投影矩阵W。 6. **降维操作**：利用得到的最佳投影矩阵W对原始数据集实施降维，从而获得低维度表示形式。 MVU算法的优势在于其能够很好地保持局部结构，在处理非线性流形时表现尤为突出。然而，它也存在一些局限性，如对于噪声较为敏感以及计算量较大等特性，这使得它不太适合大规模的数据集应用。在实际使用中可以考虑结合其他降维技术（例如PCA、LLE）以获得更佳的效果。 通过深入研究相关文档和代码文件，我们能够进一步掌握MVU算法的具体实现细节，并将其应用于真实世界中的数据分析项目当中。
     
  • MATLAB实现：ISOMAP和LLE流形学习算法的代码
    优质
    本段落介绍了使用MATLAB编程语言来实现两种流行的流形学习算法——Isomap和Locally Linear Embedding（LLE）的方法与技巧，提供了详细的代码实例。 MATLAB实现流形学习算法ISOMAP与LLE的代码。
     
  • matlab-KPCA_KLPP.rar_KPCA改进_KLPP_核主成分_流形学习_matlab
    优质
    该资源包提供了基于MATLAB实现的KPCA与KLPP算法代码，用于改进传统核主成分分析方法，特别适用于复杂数据集的降维和流形学习研究。 改进核主成分分析方法，并提供数据及算例进行支持。此外，结合流形学习与核主成分分析的方法也进行了探讨。文中内容为原创编写，仅供参考。