matlab编写的 32个降维程序

【实例简介】
这个Matlab工具箱实现32种维数降低技术。这些技术都可以通过COMPUTE_MAPPING函数或trhough GUI。有以下技术可用：   - 主成分分析（'PCA'）   - 线性判别分析（'LDA'）   - 多维缩放（'MDS'）   - 概率PCA（'ProbPCA'）   - 因素分析（'因子分析'）   - Sammon映射（'Sammon'）   - Isomap（'Isomap'）   - Landmark Isomap（'LandmarkIsomap'）   - 局部线性嵌入（'LLE'）   - 拉普拉斯特征图（'Laplacian'）   - Hessian LL
【实例截图】
【核心代码】
matlab32个降维程序
└── drtoolbox
├── compute_mapping.m
├── Contents.m
├── drgui.m
├── generate_data.m
├── gui
│   ├── adaptive_callback.m
│   ├── case1.m
│   ├── choose_method.fig
│   ├── choose_method.m
│   ├── ded.m
│   ├── drtool.fig
│   ├── drtool.m
│   ├── lnst.m
│   ├── load_data_1_var.fig
│   ├── load_data_1_var.m
│   ├── load_data.fig
│   ├── load_data.m
│   ├── load_data_vars.fig
│   ├── load_data_vars.m
│   ├── load_xls.fig
│   ├── load_xls.m
│   ├── mapping_parameters.fig
│   ├── mapping_parameters.m
│   ├── no_history.fig
│   ├── no_history.m
│   ├── not_calculated.fig
│   ├── not_calculated.m
│   ├── not_loaded.fig
│   ├── not_loaded.m
│   ├── plot12n.m
│   ├── plotn.m
│   ├── scatter12n.m
│   ├── scattern.m
│   ├── update_kernel_uipanel.m
│   └── update_type_uipanel.m
├── intrinsic_dim.m
├── mexall.m
├── out_of_sample_est.m
├── out_of_sample.m
├── prewhiten.m
├── Readme.txt
├── reconstruction_error.m
└── techniques
├── autoencoder_ea.m
├── backprop_gradient.m
├── backprop.m
├── cca.m
├── cfa.m
├── cg_update.m
├── charting.m
├── checkgrad.m
├── combn.m
├── components.m
├── computegr.c
├── computegr.dll
├── computegr.mexa64
├── computegr.mexglx
├── computegr.mexmaci
├── compute_recon_err.m
├── csdp.exe
├── csdplinux
├── csdp.m
├── csdpmac
├── csdpmaci
├── diffusion_maps.m
├── dijk.m
├── dijkstra.cpp
├── dijkstra.dll
├── dijkstra.m
├── dijkstra.mexa64
├── dijkstra.mexglx
├── dijkstra.mexmaci
├── em_pca.m
├── fa.m
├── fastmvu.m
├── fibheap.h
├── find_nn_adaptive.m
├── find_nn.c
├── find_nn.m
├── gda.m
├── gplvm_grad.m
├── gplvm.m
├── gram.m
├── hillclimber2c.m
├── hill_obj.m
├── hlle.m
├── infermfa.m
├── isomap.m
├── jdqr.m
├── jdqz.m
├── kernel_function.c
├── kernel_function.m
├── kernel_function.mexmaci
├── kernel_pca.m
├── L2_distance.m
├── landmark_isomap.m
├── laplacian_eigen.m
├── lda.m
├── llc.m
├── lle.m
├── lltsa.m
├── lmvu.m
├── lpp.m
├── ltsa.m
├── mds.m
├── mexCCACollectData2.c
├── mexCCACollectData2.dll
├── mexCCACollectData2.mexa64
├── mexCCACollectData2.mexglx
├── mexCCACollectData2.mexmaci
├── mexCCACollectData.c
├── mexCCACollectData.dll
├── mexCCACollectData.mexa64
├── mexCCACollectData.mexglx
├── mexCCACollectData.mexmaci
├── mgs.m
├── minimize.m
├── mppca.m
├── npe.m
├── pca.m
├── readsol.m
├── reconstruction_derivative.m
├── roll_out.m
├── run_data_through_autoenc.m
├── run_data_through_network.m
├── run_llc.m
├── sammon.m
├── sdecca2.m
├── sne.m
├── sparse_nn.m
├── spe.m
├── sym_sne.m
├── train_autoencoder.m
├── train_lin_rbm.m
├── train_rbm.m
├── tsne.m
├── welcome.m
├── writesdpa.m
└── x2p.m

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