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保留邻域嵌入算法（NPE）的MATLAB代码

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简介：
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。

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  • 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。
     
  • 基于邻域嵌入的超分辨率Matlab代码
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    本项目提供了一套基于邻域嵌入技术实现图像超分辨率处理的Matlab代码，旨在提升低分辨率图像的细节清晰度和视觉效果。 基于邻域嵌入的超分辨率MATLAB代码用于处理两幅训练图片。
     
  • 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。
     
  • Matlab中的邻域搜索算法示例代码
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    本示例代码展示了如何在MATLAB中实现和应用邻域搜索算法，用于优化问题求解。通过具体实例帮助学习者理解算法原理及其编程实践技巧。 Matlab代码实例-邻域搜索算法：利用特定的邻域结构进行逐步优化的局部搜索方法解析合集。
     
  • 变邻域搜索算法的MATLAB代码-SNAP:断裂
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    SNAP: 断裂是基于变邻域搜索算法的MATLAB实现工具，专门用于解决复杂优化问题中的断裂现象。通过动态调整搜索策略，有效提高求解效率和准确性。 变邻域搜索算法的Matlab代码可以用于解决各种优化问题。这种算法通过改变搜索空间中的局部最优解来寻找全局最优解。在实现过程中，开发者可以根据具体需求调整不同的参数和策略以适应不同类型的优化挑战。这种方法的有效性已经在多个研究项目中得到了验证，并且为研究人员提供了一个强大的工具来处理复杂的优化任务。
     
  • 变邻域搜索算法的MATLAB代码-SNAPR: 响尾蛇
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    SNAPR: 响尾蛇是一款基于变邻域搜索算法的优化工具箱，采用MATLAB语言编写。该工具箱旨在高效解决复杂优化问题，通过模拟响尾蛇捕食策略，实现参数寻优与问题求解。 变邻域搜索算法的Matlab代码可以用于解决优化问题中的局部最优解难题，通过改变搜索策略来探索更广阔的解空间，提高找到全局最优解的可能性。这种方法在组合优化、调度等问题中有着广泛的应用。 如果您需要编写或理解相关的Matlab实现，请确保您已经熟悉了变邻域搜索的基本原理和步骤，并且能够将这些理论知识转化为有效的代码实践。此外，在进行算法设计时，考虑不同类型的邻域结构及其动态调整机制是提高算法性能的关键因素之一。
     
  • 改进邻域搜索算法的MATLAB代码-FVNS：MATLAB中FVNS算法的实现代码
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    本段介绍一种名为FVNS（Fitness Vortex Neighborhood Search）的新颖优化算法，并提供其在MATLAB环境下的实现代码，旨在提升邻域搜索效率和性能。 变邻域搜索算法（FVNS）的MATLAB代码适用于解决机场关闭后的航班重新调度问题。该方法由林洪涛和王忠提出，并已提交至IEEE ACCESS进行审查。 要运行FVNS算法，执行文件`FVNS.m`即可；若需使用SALS算法，则应调用`SALS.m`文件。测试实例的选择可通过变量Scenario来完成： - Scenario = 1：MD-90机队实例 - Scenario = 2：DH-8机队实例
     
  • K-近邻算法的Matlab代码
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    简介：本资源提供了一个简洁高效的K-近邻(KNN)算法的Matlab实现代码。通过该代码，用户可以轻松地应用KNN进行分类或回归分析，并支持自定义参数调整以适应不同数据集的需求。 使用K-最近邻算法对三类样本进行分类的MATLAB代码可以这样编写：首先导入必要的数据集，定义训练集与测试集；接着选择合适的K值，并利用fitcknn函数建立模型；最后应用该模型预测测试集中各点所属类别并计算准确率。
     
  • HHTcode: 自适应大邻域算法的MATLAB源码
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    HHTcode是一款基于自适应大邻域搜索策略的优化工具包，采用MATLAB编写，适用于解决复杂工程与科学计算中的优化问题。 这段文字描述了一个关于希尔伯特变换分析程序代码的项目，该程序使用EMD分解方法，并包含一个自适应大邻域算法的MATLAB源码。这个项目可以作为学习MATLAB实战项目的案例进行研究。