Lasso方法与其他特征选择一样，对高维海量或高维小样本数据集的特征选择容易出现计算开销过大或过学习问题（过拟合）。为解决此问题，提出一种改进的Lasso方法：迭代式Lasso方法。迭代式Lasso方法首先将特征集分成K份，对第一份特征子集进行特征提取，将所得特征加入第二份，再对第二份特征进行特征提取；然后将所得特征加入第三份，依次迭代下去，直到第K份，得到最终特征子集。实验表明，迭代式Lasso方法能够很好地对高维海量或高维小样本数据集进行特征选择，是一种有效的特征选择方法。目前，此方法已经很好地应用在高维海量和高维小样本数据的分类或预测模型中。

面向高维数据的分层特征选择算法软件工程研究.docx

此处提供的 Matlab 代码提供了使用 Matlab 命令“scatter3”进行 5D 数据可视化的示例。 X、Y 和 Z 坐标表示前三个维度，第四个维度通过动画表示，第五个维度用颜色表示。

目前对高维数据进行挖掘的方法大多是基于数学理论而非可视化的直觉。为便于直观分析和评价高维数据，提出引入随机森林(RF)方法对高维数据进行数据可视化。首先，采用RF进行有监督学习得到样本间的相似度度量，并采用主坐标分析法对其进行降维，将高维数据的关系信息变换到低维空间；然后，在低维空间中采用散点图进行可视化。在高维基因数据集上实验结果表明，基于RF有监督降维的可视化能够较好地展现高维数据的类分布规律，且优于传统的无监督降维后的可视化效果。

这是如何使用 PCA 对 2D 数据集进行分类的演示。 这是 PCA 的最简单形式，但您可以轻松地将其扩展到更高的维度，并且您可以使用 PCA 进行图像分类 PCA 包括多个步骤： - 加载数据- 从原始数据集中减去数据的平均值- 寻找数据集的协方差矩阵- 寻找与最大特征值相关联的特征向量- 在特征向量上投影原始数据集 注意：MATLAB 有一个内置的 PCA 函数。 此文件显示 PCA 的工作原理

三维数据拟合直线-fit_line.m 现有一组三维数据，要求拟合成一条直线，并求出直线的方程。数据存放在一个txt的文件里。请高手帮忙

Martinez, Martinez, Solka, Exploratory Data Analysis with MATLAB, 2ed, CRC, 2011。英文版探索性数据分析，使用Matlab实现。体系较完整的介绍了数据降维，数据聚类以及数据可视化的经典方法，其中不少一些新近发展起来的方法。

“要处理14维空间中的超平面，请可视化3D空间并大声说出“十四”。每个人都这样做。 ”-杰夫·欣顿（Geoff Hinton） 总览 HyperTools旨在促进基于降的高维数据可视化探索。 基本管道是输入一个高维数据集（或一系列高维数据集），并在单个函数调用中降低数据集的维数并创建图。 该软件包建立在许多熟悉的朋友之上，包括 ， 和 。 我们的软件包最近在。 对于一般概述，您可能会觉得很有用（作为达特茅斯一部分提供）。 试试吧！ 单击徽章以启动示例实例的活页夹实例： 要么 在HyperTools检查Jupyter笔记本的。 安装 要安装最新的稳定版本，请运行： pip install

深度相机、微软Kinect及其应用 三维扫描技术介绍 • 深度相机的原理• 深度相机的应用研究 • 三维数据重建 • 人机交互与用户跟踪 • 三维人体重建

[COEFF，分数，隐藏，特例] = fastpca（数据） 非常高维数据的快速主成分分析（例如神经影像数据的体素级分析），根据 C. Bishop 的书“模式识别和机器学习”，第 10 页实施。 570.对于高维数据，fastpca.m比MATLAB的内置函数pca.m快得多。 根据 MA​​TLAB 的 PCA 术语，fastpca.m 需要一个输入矩阵，每行代表一个观察（例如主题），每列代表一个维度（例如体素）。 fastpca.m 返回主成分 (PC) 载荷 COEFF、PC 分数 (SCORE)、PC 以绝对值 (LATENT) 和百分比 (EXPLAINED) 解释的方差。 此外，fastpca 返回小协方差矩阵 (COEFF) 的 PC 负载。 计算时间的减少是通过从转置的输入矩阵“数据”的（较小）协方差矩阵而不是原始输入矩阵的大协方差矩阵中计算出PC来计算的，然后将这