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ISOMAP降维的MATLAB代码 - 高效非线性降维:通...

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简介:
本文提供了一套高效的MATLAB代码实现ISOMAP算法,用于进行复杂数据集的非线性降维。通过保留数据间的全局几何结构,该方法为数据分析和机器学习任务提供了有力工具。 Isomap降维的Matlab代码可以高效且准确地近似非线性数据集中的经典缩放(也称为多维度缩放或Isomap)。这种算法适用于三维三角形网格及任意尺寸点云图,前提是这些图形需要通过连接附近的点来构建。 为运行该项目,请在安装了Matlab R2019a的系统上下载并解压项目文件。 使用说明: - 运行DEMO_detailed.m以查看代码详细信息、注释和可视化结果。 - DEMO_only_code.m提供了没有额外解释或图形选项的简化版本,便于直接运行。 如需引用,请参考以下文献: @article{shamai2018efficient, title={Efficient Inter-Geodesic Distance Computation and Fast Classical Scaling}, author={Shamai, Giland Zibulevsky, Michael and Kimmel, Ron}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis}

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  • ISOMAPMATLAB - 线...
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    本文提供了一套高效的MATLAB代码实现ISOMAP算法,用于进行复杂数据集的非线性降维。通过保留数据间的全局几何结构,该方法为数据分析和机器学习任务提供了有力工具。 Isomap降维的Matlab代码可以高效且准确地近似非线性数据集中的经典缩放(也称为多维度缩放或Isomap)。这种算法适用于三维三角形网格及任意尺寸点云图,前提是这些图形需要通过连接附近的点来构建。 为运行该项目,请在安装了Matlab R2019a的系统上下载并解压项目文件。 使用说明: - 运行DEMO_detailed.m以查看代码详细信息、注释和可视化结果。 - DEMO_only_code.m提供了没有额外解释或图形选项的简化版本,便于直接运行。 如需引用,请参考以下文献: @article{shamai2018efficient, title={Efficient Inter-Geodesic Distance Computation and Fast Classical Scaling}, author={Shamai, Giland Zibulevsky, Michael and Kimmel, Ron}, journal={IEEE Transactions on Pattern Analysis}
  • compute_mapping.rar_compute_mapping_dts_writer__线
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    本资源提供计算映射功能,包括非线性降维技术。通过compute_mapping_dts_writer工具,实现数据集维度的有效减少,便于数据分析和模式识别。 输入为二维矩阵;输出为降维结果;共包含34种降维方法,包括线性和非线性、局部和全局以及监督和非监督类型。
  • ISOMAP低方法
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    ISOMAP是一种非线性降维技术,通过计算数据点间的最短路径构建嵌入空间,旨在保持高维数据的全局结构特征,在机器学习和数据可视化中广泛应用。 流形学习非线性降维技术中的ISOMAP算法在MATLAB环境下的实现代码可以用于进行有效的数据降维处理。这里提到的是一个完整的MATLAB代码示例,旨在帮助研究人员或学生更好地理解和应用ISOMAP方法来解决复杂的数据集中的非线性结构问题。
  • PCAMatlab
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    这段简介提供了一段用于执行主成分分析(PCA)以实现数据降维功能的MATLAB代码。适用于需要简化高维度数据分析的研究者和工程师。 模式识别课程中的Matlab作业要求实现PCA降维操作。
  • Lasso+SVM_lasso_lasso__SVM_lassosvm_
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    本文探讨了在使用Lasso进行特征选择和维度缩减后,SVM模型的表现情况。尽管Lasso未能有效降维,但仍分析了LassoSVM的性能与应用效果。 通过Lasso方法进行降维处理后,使用SVM分类器进行分类。
  • MATLAB大全
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    《MATLAB降维代码大全》是一本全面介绍使用MATLAB进行数据降维技术实现的书籍或资源集合,汇集了多种算法和应用示例的源代码。 降维的MATLAB代码包括多种用于实现降维功能的m文件源码。
  • 基于ISOMAPMatlab-数据可视化中距离期望...
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    这段内容提供了一种利用Isomap方法进行非线性降维的数据处理技术,并附有在MATLAB环境下实现该算法的具体代码。适用于改善高维数据集的可视化效果,通过计算和保持数据点间的几何关系来展示低维嵌入。为数据分析者及研究人员提供了强大的工具以探索复杂数据结构中的模式与关联。 ISOMAP降维的Matlab代码通过保留距离的期望实现数据可视化。这个软件包在降维方面实现了机器学习算法,并完全用Matlab语言编写。它有一个外部依赖关系,即更快的-SVD,在此软件包中使用了bennmex(一个C++编写的接口)。注意:该软件包需要Matlab R2018b或更高版本。 演示中的玩具数据文件包括以下几种:Circle、two_moon、tree_300、Spiral、three_clusters 和 DistortedSShape。比较了ISOMAP、LLE(局部线性嵌入)、Laplacian(拉普拉斯特征映射)、MVU(多维缩放)、CCA(典型相关分析)、LPP(局部保留投影)和NPE(非参数化流形学习方法)以及LLTSA的聚类结果。
  • PCA
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    本段代码实现主成分分析(PCA)算法,用于数据集的维度降低,帮助用户理解和可视化高维数据,并减少模型训练时间。 内含PCA的Matlab程序,代码简洁易懂,不足百行,是进行特征提取和数据降维的理想选择。科研人员处理数据时的最佳工具之一。超低价出售。
  • PCA
    优质
    简介:本资源提供详细的PCA(主成分分析)算法实现代码,帮助用户理解和应用这一经典数据降维技术,适用于数据分析和机器学习项目。 PCA降维。实现标准的Turk-Pentland Eigenfaces方法。作为最终结果,该函数将pcaProj矩阵保存到磁盘上,其中包含所有图像投影到由PCA发现的subDim维子空间上的数据。
  • MTCL_RD_MUSIC.rar_DOA_DOD_MIMO_MUSIC_MUSIC_
    优质
    该文件包含DOA和DOD估计、MIMO系统分析及降维MUSIC算法的研究资料。适用于无线通信领域信号处理研究。 基于降维的MUSIC算法在多输入多输出(MIMO)雷达测角中的应用研究。