Matlab代码实现Isomap降维技术——高效非线性数据压缩

2000年发表于《Science》杂志的Isomap算法Matlab代码，用于非线性数据降维，专注于维数约简。

数据压缩算法在各个领域都有广泛的应用，而Matlab作为一种通俗易懂的编程语言，使得实现这些算法变得更加简便。

matlab编写代码实现瞬时能量估算M文件，用于计算非线性能量算子，包括Teager-Kaiser运算符和频率加权瞬时能量。需要Matlab或Octave编程环境。更新（2019年9月）：Python版本代码实现了相同的频率加权瞬时能量方法。详细介绍了Teager-Kaiser运算符及其在离散信号处理中的应用，以及希尔伯特变换的离散形式。参考文献提供了进一步的背景和实施细节。以下是一个简单的示例代码，生成两个正弦信号的Teager-Kaiser运算符和建议的包络-微分运算符： % 生成两个正弦信号:

MATLAB实现了多种非线性编程算法，包括但不限于非线性优化算法。这些算法在处理复杂问题时展现出卓越的性能和灵活性。

无损/有损压缩 字符串压缩理论与算法 音频/视频通常采用有损压缩，精度可选择 可在不解压全体数据下重构部分数据 有损压缩方法：小波变换、主成分分析

2021年2月7日，我感谢您的评论。给我发电子邮件！雇用我！在上一期“如何交谈”部分中，构建良好的训练数据集-数据预处理，我们了解了使用不同的特征选择技术来降低数据集维数的不同方法。用于降维的特征选择的另一种方法是特征提取。在本部分中，您将学习三种基本技术，这些技术将通过将数据集转换为维数比原始维数低的新特征子空间来汇总数据集的信息内容。数据压缩是机器学习中的一个重要主题，它有助于我们存储和分析在现代技术时代生成和收集的不断增长的数据量。在本期中，我们将介绍以下主题：用于无监督数据压缩的主成分分析（PCA）线性判别分析（LDA）作为有监督的降维技术，可最大限度地提高类别的可分离性通过核主成分分

SWinzip 库使用压缩感知和小波变换实现科学有损数据压缩和重建。它适用于常规网格和点云表示的数据，并提供无矩阵小波变换、基于阈值的压缩和分布式压缩示例。SWinzip v2.0 增强了小波压缩功能，包括 C++ 和 Matlab 中的无矩阵小波变换，基于阈值的压缩，以及 Python 中 Alpert 小波变换的实现。

MATLAB开发：探索三自由度彪马机器人的非线性控制技术。

在现代科技环境下，Matlab被广泛应用于神经网络和非线性建模的研究中。这些技术不仅仅局限于传统的线性模型，而是通过人工神经网络等先进技术，推动了非线性建模方法的革新和发展。