drttoolbox : Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction是Laurens van der Maaten数据降维的工具箱。 里面囊括了几乎所有的数据降维算法 从http://homepage.tudelft.nl/19j49/Matlab_Toolbox_for_Dimensionality_Reduction.html弄下来的，放在这希望对以后有帮助

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Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction Matlab数据降维工具箱，包括几乎所有的数据降维方法：PCA、LDA、ICA、MDS、Isomap、LandmarkIsomap、LLE、LLC、Laplacian、HessianLLE、LTSA、DiffusionMaps、KernelPCA、KernelLDA、SNE、NPE、LPP、SPE、LLTSA、SPCA、CCA、MVU、FastMVU、AutoEncoder、AutoEncoderEA

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drtoolbox: Matlab Toolbox for Dimensionality Reduction是Laurens van der Maaten开发的用来数据降维的工具箱，其中包含了著名的PCA,LDA算法，流行学习算法MLE,LLE,LPP,SNE，Isomap等，和度量学习算法LMNN,MCML,NCA等。

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常用Matlab降维软件包包括真实有效的多种降维算法： - Principal Component Analysis ('PCA') - Linear Discriminant Analysis ('LDA') - Multidimensional scaling ('MDS') - Isomap ('Isomap') - Landmark Isomap ('LandmarkIsomap') - Locally Linear Embedding ('LLE') - Laplacian Eigenmaps ('Laplacian') - Hessian LLE ('HessianLLE') - Local Tangent Space Alignment ('LTSA') - Diffusion maps ('DiffusionMaps') - Kernel PCA ('KernelPCA') - Generalized Discriminant Analysis ('KernelLDA') - Stochastic Neighbor Embedding ('SNE') - Neighborhood Preserving Embedding ('NPE') - Linearity Preserving Projection ('LPP') - Stochastic Proximity Embedding ('SPE') - Linear Local Tangent Space Alignment ('LLTSA') - Simple PCA ('SimplePCA') - Probabilistic PCA ('ProbPCA') - Conformal Eigenmaps ('CCA', implemented as an extension of LLE) - Maximum Variance Unfolding ('MVU', implemented as an extension of LLE) - Fast Maximum Variance Unfolding ('FastMVU') - Locally Linear Coordination ('LLC') - Manifold charting ('ManifoldChart') - Coordinated Factor Analysis ('CFA') - Autoencoders using RBM pretraining ('AutoEncoderRBM') - Autoencoders using evolutionary optimization ('AutoEncoderEA')

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