PCA和KPCA及TSNE降维及二维三维可视化特征matlab程序包。 代码为博主自己编写，注释超详细，可设置多种参数，自己用直接换数据文件名称即可。 亲测可用，主程序里直接有三种方法对比可视化对比图，直接运行主程序即可！ 适用人群：信号处理，机器学习，深度学习研究者对信号进行特征分析以及特征提取。 KPCA核心：用核函数将数据实现非线性映射，然后再使用PCA进行降维 t-SNE数据算法的目的 主要是将数据从高维数据转到低维数据，并在低维空间里也保持其在高维空间里所携带的信息（比如高维空间里有的清晰的分布特征，转到低维度时也依然存在）。 TSNE目的：将高维数据降维并进行可视化，输入的数据为N个样本，每个样本具有M个特征（N_sample，M_feature）。输入的标签（N_sample，）。 基本原理：通过映射变换将每个数据点映射到相应的概率分布上。具体的是，在高维空间中使用高斯分布将距离转换为概率分布，在低维空间中，使用长尾分布来将距离转换为概率分布，从而是的高维度空间中的中低等距离在映射后能够有个较大的距离，使得降维时能够避免过多关注局部特征，而忽视全局特征。

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这是武汉理工大学计算机学院可视化编程（C#）课程的实验三：C#窗体设计及使用代码。运行环境：VS 2017.

数据分析与解 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第1页。 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第1页。 班考基本情况 中心小学五年一班参加期中信息技 的同学共 32人。班平均分 81.5。 高于平均分的有19人。低于平均分的有13 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第2页。人。没有不及格的学生。 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第2页。 二，数据分析 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第3页。班成 表第一第二第三第四第五做人数7人9人6人18人12人 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第3页。 第一 第二 第三 第四 第五 做人数 7人 9人 6人 18人 12人 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第4页。做人数 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第4页。 得分与卷照分析 学生分数最高的是第三大，分数最差的 是第四大 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第5页。.目是 : 用自己的 如何制作子 ? 数据可视化呈现与解读-信息技术全文共8页，当前为第5页。 得分与

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预算matlab代码DataViz Matlab的数据可视化功能 daboxplot.m 轻量级函数，用于使用箱线图可视化2级阶乘数据（条件x组）-内置的Matlab箱线图函数无法执行此操作。 与双向ANOVA测试并驾齐驱。 为2级阶乘数据创建，但也可用于单因子数据 易于定制，以强调数据功能并最大程度地提高可读性间距，缩放，透明度，散布，离群值，均值，链接线选项 可以处理不同的输入类型（单元格或数字数组） 导出许多句柄以进行进一步的自定义 相当整齐 以下示例说明了大多数功能和选项（有关代码，请参见daboxplot_demo.m）。 以下示例说明了最近添加的选项： 在每个方框上注明均值（以显示偏斜度） 链接每个组中的框（以强调交互效果）