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上传时间: 2017-02-23
详细说明： 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 LLE（'HessianLLE'） - 局部切线空间对准（'LTSA'） - 扩散图（'DiffusionMaps'） - 内核PCA（'KernelPCA'） - 广义判别分析（'KernelLDA'） - 随机邻居嵌入（'SNE'） - 对称随机邻接嵌入（'SymSNE'） - t分布随机邻居嵌入（'tSNE'） - 邻域保留嵌入（'NPE'） - 线性保持投影（'LPP'） - 随机接近嵌入（'SPE'） - 线性局部切线空间对准（'LLTSA'） - 保形本征映射（'CCA'，实现为LLE的扩展） - 最大方差展开（'MVU'，实现为LLE的扩展） - 地标最大差异展开（'地标MVU'） - 快速最大差异展开（'FastMVU'） - 本地线性协调（'LLC'） - 歧管图表（'ManifoldChart'） - 协调因子分析（'CFA'） - 高斯过程潜变量模型（'GPLVM'） - 使用堆栈RBM预训练的自动编码器（'AutoEncoderRBM'） - 使用进化优化的自动编码器（'AutoEncoderEA'） 此外，工具箱包含6种内在维度估计技术。这些技术可通过INTRINSIC_DIM函数获得。有以下技术可用： - 基于特征值的估计（'EigValue'） - 最大似然估计器（'MLE'） - 基于相关维度的估计器（'CorrDim'） - 基于最近邻域评估的估计器（'NearNb'） - 基于包装数量（'PackingNumbers'）的估算器 - 基于测地最小生成树（'GMST'）的估计器 除了这些技术，工具箱包含用于预白化数据（函数PREWHITEN），精确和估计样本外扩展（函数OUT_OF_SAMPLE和OUT_OF_SAMPLE_EST）的函数以及生成玩具数据集（函数GENERATE_DATA）的函数。 工具箱的图形用户界面可通过DRGUI功能访问 ...展开收缩
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