matlab实现: 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

isomap降维matlab代码通过保留距离的期望实现数据可视化 介绍 这个Matlab软件包在降维方面实现了机器学习算法。 它是完全用Matlab语言编写的。 有一个外部依赖关系和更快的-SVD，在此软件包中，C ++附带了benn mex。 注意：此软件包需要Matlab R2018b或更高版本。 为了便于处理此代码，建议您下载。 该演示中的一些玩具 filenames = { ' Circle ' , ' two_moon ' , ' tree_300 ' , ' Spiral ' , ' three_clusters ' , ' DistortedSShape ' }; 比较val的方法如下 'Isomap', 'LLE', 'Laplacian', 'MVU', 'CCA', 'LPP', 'NPE', 'LLTSA' 聚类结果 载入中

matlab randi函数源代码[源代码] ps_closest.R：原始PSO代码ps_closest_rwr.R：包含用于读取，写入和规范化RWR原始数据文件的函数ps_closest_iso.R：使用角坐标（未规范化）生成PSO网络 [数据文件] real_rwr.csv：原始RWR数据normalized_rwr.csv book1.csv：由ISOMAP Matlab代码生成的角坐标 [plots] degree-dist-rwr-popsim-network-isomap-k-7.png：由ps_closest_iso.R生成。dist_angular_coords.png：角坐标分布（来自matlab，使用book1.csv） [杂项说明] Matlab代码 随机10x10矩阵 x1 = randi（[0，100]，[10,10]）/ 100 #import数据A = importdata（'real_rwr.csv'，';'） #import csv文件M = csvread（'normalized_rwr.csv'） #run isomap function [Y，

python实现

lle+matlab+代码 manifoldAlgorithm 流形学习算法ISOMAP与LLE的matlab代码

isomap降维matlab代码多元学习尖峰分类 有关如何在尖峰排序中使用低维嵌入（即，ISOMAP算法）进行特征提取的教程的源代码 简短的介绍 背景噪声和尖峰重叠在当代尖峰分类策略中造成了问题。 （非线性）等距特征映射（ISOMAP）技术揭示了固有的数据结构，并有助于识别活动神经元。 ，用于计算一组高维数据点的准等距，低维嵌入。 该算法提供了一种简单的方法，可基于对流形上每个数据点的邻居的粗略估计来估计数据流形的固有几何形状。 Isomap具有很高的效率，并且通常适用于广泛的数据源和维度。 。 其中，使用了来自3个神经元的模拟尖峰，其中一个是稀疏生的。 要在MATLAB中重现本教程，您将需要： 适用于本教程中使用的MATLAB。 （有关更多信息和更新版本） 用于MATLAB的备忘录脚本和示例数据可重现教程中显示的结果。 笔记 更改“ k”值将影响算法的输出，即在ISOMAP空间中投影数据。 投影坐标保持在“ Y”。 “ R”表示剩余方差。 有关更多详细信息和引用此工作，请参见： Adamos DA ，Laskaris NA，Kosmidis EK，Theophilidis G.“”。

在 Isomap 方法中，我们只需要发送我们的数据集并告诉我们在目标子空间中需要多少维，这种方法将 n 维输入减少到 k 维输出。

Matlab垃圾邮件识别 包含不同降维算法（PCA、kernel PCA、ISOMAP和LLE）

数据降维算法源码（isomap） 数据降维算法源码（isomap） 数据降维算法源码（isomap）

局部线性嵌入（LLE）和等距映射（ISOMAP）在降维过程中都只单一地保留数据集的某一种特性结构, 从而使降维后的数据集往往存在顾此失彼的情况。针对这种情况, 借助流形学习的核框架, 提出融合LLE和ISOMAP的非线性降维方法。新的融合方法使降维后的数据集既保持着数据点间的局部邻域关系, 也保持着数据点间的全局距离关系。在仿真数据集和实际数据集上的实验结果证实了该方法的优越性。