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该程序涉及对数据进行投影和坐标变换,使用MATLAB实现。

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简介:
通过使用MATLAB开发的一套投影以及坐标变换的程序。

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  • MATLAB-Kernel-PCA:使训练PCA并MATLAB - matlib开发
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    这是一个用于执行核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, Kernel PCA)的MATLAB工具箱。它基于matlib项目,提供了用训练集进行PCA计算,并能将新的数据点映射到已有的特征空间中的功能。此实现为高维非线性数据分析提供了一个有效的手段。 KernelPca.m 是一个 MATLAB 类文件,可以让您用简短的代码实现以下三个功能: 1. 使用三种核函数(高斯、多项式、线性)拟合训练数据以构建核PCA模型。 2. 利用已建立的 PCA 模型对新数据进行投影。 3. 确定贡献比例。 有关更多详细信息,请参考 GitHub 页面。 【使用示例】 假设您有一个训练数据集“X”和一个测试数据集“Xtest”。您可以按照以下步骤操作: - 使用 X 训练PCA模型:`kpca = KernelPca(X, gaussian, 2.5, AutoScale, true);` - 利用拟合的模型对 X 进行投影: `projected_X = project(kpca, X, 2);` - 使用已训练好的模型对测试数据集进行投影:`projected_Xtest = project(kpca, Xtest, 2);` 以上步骤展示了如何使用 KernelPca.m 文件来执行核PCA分析。
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