降维方法

非线性降维方法的算法实现和数学直觉写得蛮透彻的，从主流方法到新兴思路，讲得都比较清楚。尤其适合你在做高维数据可视化、聚类前或者数据压缩时拿来参考。每种方法从直觉出发，推导公式再给出实现思路，读起来也不会太抽象。你要是平时写 Python 或搞数据的，肯定能用上。像 Isomap、t-SNE、LLE 这些，基本都有系统。配合下面这些主成分的链接一起看，理解更全面。

34种数据降维方法代码.zip

使用MATLAB编写的代码对CroppedYale人脸数据进行降维，比较了PCA、SVD及MATLAB自带的PCA算法的时间和准确度。分析了中心化对PCA的影响，并对比了PCA与SVD的异同。选取了适当的维度k，并展示了k个特征向量对应的图像。还评估了自行实现的PCA算法与MATLAB自带函数的性能。

这是包含34种数据降维方法的MATLAB代码集合。

多元统计中的降维问题比较常见，通常需要将多个变量转化为少数几个不相关的变量。这样不仅简化了研究问题，信息的丢失也相对较少。主成分（PCA）就是其中一种降维方法，它能够把复杂的多维数据压缩成较少的维度，更好地理解数据结构。因子和对应也是降维的好帮手，常常用于市场研究、社会科学等领域。通过这些方法，能提取出数据中最重要的信息，避免被冗余数据干扰，节省计算成本。如果你刚接触这类，建议从 PCA 开始，比较简单，而且有不少工具和代码库可以直接用。如果你在用统计软件，像Stata、R，或者MATLAB，都能找到对应的实现。比如，这里有一些相关的资源可以参考：1. 主成分：降维利器，适合初学者了解 PCA

PCA 降维方法的代码实现，挺适合数据和机器学习的小伙伴。你可以用它来高维数据，你降低模型复杂度，提升计算效率。其实，PCA 的核心思想是把数据从高维空间映射到低维空间，保留主要特征，去掉噪声。这对图像、数据降维等领域有用。 在 MATLAB 里实现 PCA 也比较简单，流程大致是：先标准化数据，再计算协方差矩阵，求特征值和特征向量，进行数据转换。你可以通过princomp函数轻松完成这些操作。PCA 的优势是降维高效，但对于非线性数据效果不太好，这时候可以尝试其他降维方法，比如ICA或LLE。 如果你有实际的项目需求，这段代码应该能帮到你。别忘了，代码的实现不仅是学习 PCA 的好机会，还能

算法自编码是一种数据降维工具，特别适用于Matlab环境中的优化。

基于 Matlab 的主成分代码，结构清晰，运行稳定，适合数据降维和特征提取场景。适合做图像识别或大规模多维数据的同学参考一下，配套资料也比较丰富，扩展性也强。

详细解析了线性判别分析（LDA）与主成分分析（PCA）的特征降维原理与方法，并结合实际分类示例，使用matlab进行了详细演示，展示了如何利用matlab生成散点图。

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。