基于连续投影法的光谱数据降维算法

该程序可直接读取Excel中的数据，无需手动输入，方便使用连续投影算法进行数据处理。

MATLAB实现的PCA光谱降维程序，专注于光谱数据的降维处理。

根据额定电压、额定功率、开关频率和电压纹波系数，可以准确计算双向转换器在连续电流模式下的无源元件操作。这个计算考虑了理想状态以及非理想组件的补偿需求。

MATLAB开发：基于连续超松弛或非初始参考方法求解空间方程。该程序通过使用SOR方法求解有限差分法中的稳态直流电压问题。

SC - 稀疏分类器，FSC - 快速稀疏分类器，GSC - 群稀疏分类器，FGSC - 快速群稀疏分类器，NSC - 最近子空间分类器，使用SPGL1 - [链接] 进行稀疏化，使用GroupSparseBox - [链接]，更多详情请参阅 [链接]。

Traj Trajectory Optimization Library 是一个基于 Matlab 的开源工具箱，为解决连续时间轨迹优化问题提供高效的解决方案。

Matlab交叉检验代码SpectralClustering_RandomBinning（SC_RB）提供了一种简单的方法，利用最新的随机分箱特征来扩展光谱聚类。该代码结合了内核逼近（Random Binning）和特征值/奇异值求解器（PRIMME），适用于处理大规模数据集。详细信息可以在Wu等人的论文中找到：“使用随机分箱特征的可伸缩光谱聚类”（KDD'18）以及IBM Research AI Blog中获取。为了运行此代码，用户需要安装RB、PRIMME和LibSVM工具包，并编译相应的MEX文件以适配Mac、Linux或Windows操作系统。此外，还需下载符合libsvm格式的数据集

使用Matlab实现的LLE算法，该方法可以对高维数据进行有效的降维处理。LLE（局部线性嵌入）是一种基于非线性降维的算法，能够在保留数据局部结构的同时，减少数据的维度。通过计算每个数据点的局部邻域关系，LLE将这些数据映射到低维空间，保持数据的局部几何特性。 数据预处理：加载并规范化输入数据。 构建邻接矩阵：计算每个点的最近邻。 计算重构权重：通过最小化重构误差计算每个点的权重。 降维：通过求解特征值问题得到低维表示。 这段代码可以帮助用户快速实现LLE算法，进行数据降维，方便进行后续的数据分析与可视化。

matlab的LE降维算法代码.zip