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现有的多流形学习算法，其matlab代码已集成c代码。

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简介：
该研究探索了matlab与c代码的集成，特别是multi-manifoldlearning算法在处理相交多流形方面的应用。为了进行对比试验，使用了s-curve数据集，并针对三平面相交、两臂螺线相交等场景进行了评估。具体而言，研究中采用了以下几种算法：1）利用matlab自带的kmeans算法进行数据处理；2）k-manifols算法；3）谱聚类算法SC4D-C；4）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算法；以及8）s-isomap。此外，还涉及了所需要的netlab程序包的支持。

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  • MATLAB集成C代码-Multi-Manifold Learning: 当前多流形学习算法的MATLAB实现
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    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。
     
  • 基于Matlab的流形学习代码（含流形学习算法）.zip
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    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实现：ISOMAP和LLE流形学习算法的代码
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    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集成C代码-反馈学习：FeedbackLearning
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    《FeedbackLearning》专注于讲解如何在MATLAB环境中高效集成C语言代码，并通过实例展示基于反馈的学习方法，适用于科研与工程应用。 Matlab集成C代码的反馈学习实验程序基于心理学通用框架设计。时间：2017年5月4日。 参考文献： Bellebaum, C., & Daum, I. (2008). Learning-related changes in reward expectancy are reflected in the feedback-related negativity. European Journal of Neuroscience, 27(7), 1823-1835. 实验目的：研究反馈对概率学习的影响。 实验详情请参见参考文献。本实验包括以下变量： 试次变量：刺激1奖励概率、刺激2奖励概率。 组块变量：是否提供硬币位置的反馈信息。 因变量：被试反应正确率和倾向性。 正式实验流程（单个试验）如下： 屏幕中央显示注视点，持续400毫秒。随后，在屏幕两侧各呈现两列方块，要求参与者猜测哪一侧藏有虚拟“硬币”。在作出React选择后，仅展示其选定的一侧，并保持500毫秒。 接着是500毫秒的空屏时间。 最后通过图形告知被试是否猜对。如果错误，则显示一个红色方块；若正确，则在红方块上加一枚“硬币”，该画面持续50毫秒，以此结束一次实验轮次。
     
  • MATLAB集成C代码-MSCOPE:MSCOPE MATLAB代码
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    MSCOPE是一款专为MATLAB设计的工具箱，它能够无缝集成和运行C语言编写的代码，极大地方便了跨语言编程与开发。 Matlab集成的C代码mSCOPE是一个综合多层模型，用于植被反射率、光合作用、荧光、温度及能量平衡的研究。该模型由杨培琪等人开发，并基于SCOPE模型（v1.61）构建了垂直非均质冠层的光相互作用和能量平衡模拟版本——mSCOPE_v1_beta。 SCOPE模型假设植被冠层在垂直方向上是均匀一致的，在水平方向上则是无限延伸，因其辐射传输程序依赖于经典的一维SAIL模型。然而，在实际情况下，冠层通常会在生物物理及生化特性方面表现出显著的垂直异质性。mSCOPE的发展旨在纳入这些特征的变化。 因此，尽管该模型不考虑水平变化（所以可以视为2-D），它也能够处理同质树冠的情况——通过将所有图层设置为相同或仅使用一层来实现。mSCOPE在保持原始SCOPE的结构和输出的同时，采用了不同的辐射传输解决方案以适应植被冠层中入射与发射辐射的变化。
     
  • 关于mani.m的完整流形学习MATLAB代码
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    本资源提供了一套完整的MATLAB代码库，用于实现mani.m的流形学习算法。这套工具箱包含了各种函数和示例数据集，帮助研究人员与工程师深入理解和应用流形学习技术于数据分析、模式识别等领域。 流形学习最全的matlab代码mani.m提供了一个全面的资源来实现各种流形学习算法。这段代码涵盖了从数据预处理到模型训练及结果分析的所有关键步骤，适用于研究与教学用途。
     
  • 最全面的流形学习代码
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    这段代码库提供了多种流形学习算法实现，旨在为研究者和开发者提供一个完整、易用的学习资源平台。它涵盖了各种流行的方法和技术，是深入理解流形学习理论与实践的理想选择。 需要Matlab的流形学习算法代码，包括降维算法LLE、Isomap、LE、LTSA以及PCA和MDS等，并附有相关说明文档。
     
  • MATLAB中的流形学习算法
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    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。
     
  • SIFT算法的Matlab实现（无C代码），已测试通过
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    本资源提供SIFT算法的纯Matlab代码实现，无需依赖C语言代码，经过充分测试可正常运行。适用于图像处理与计算机视觉领域的学习和研究。 我找到了网上最好的SIFT代码实现，只需在MATLAB环境下运行即可，并且不包含C语言部分。如果遇到无法运行的情况，请留言反馈，我会及时处理。 该代码的各个模块都清晰明了：通过运行demo1可以标出特征点；而demo2到demo4则分别展示了六幅图片的关键点匹配结果（位于demo-data文件夹内）。需要注意的是，sift-demo.m 文件中的部分代码存在错误，请忽略这些错误。
     
  • MATLAB linprog 代码-单纯形算法：从零开始学习
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    本教程详细介绍了使用MATLAB的linprog函数实现线性规划中的单纯形算法，适合初学者循序渐进地掌握相关知识和技能。 该项目的目标是通过从零开始编码来理解单纯形算法的内部工作原理，并解决制造业中的特定问题。这段代码专门解决了模型1的问题。线性规划如下： 最大化目标函数：9(s1+s2+s3)+12(L1+L2+L3)+10(m1+m2+m3) 约束条件： s1+s2+s3 <= 340 m1+m2+m3 <= 900 L1+L2+L3 <= 700 s1 + m1 + L1 <= 550 s2 + m2 + L2 <= 750 s3 + m3 + L3 <= 275 9*s1 + 17*m1 + 21*L1 <= 10,000 9*s2 + 17*m2 + 21*L2 <= 7,000 9*s3 + 17*m3 + 21*L3 <= 4,200 变量非负约束：s1、s2、s3、m1、m2、m3、L1、L2、L3 >= 0 编码的算法结果将使用MATLAB-linprog线性规划求解器进行验证。编码算法和linprog的结果必须相同（或接近）。