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标题: 了解一下matlab降维工具包-drtoolbox [打印本页]

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作者: mutougeda    时间: 2020-5-8 10:06
标题: 了解一下matlab降维工具包-drtoolbox

matlab降维工具包----drtoolbox
–很好安装，也很好用
# R0 i4 G( h- \+ L
安装
1 L- y- A4 F) T4 U
" D; D% F4 ?; D) Q0 a0 }' J

• 下载后解压在一个文件夹里。
• 打开matlab，添加文件。
  ) W, d+ |, g5 s! v" }9 T

+ H7 }* Q! U& [8 m


1 c! B% y2 Z" j4 G* g, }9 O% a/ s+ M运行“rehash toolboxcach”.显示“compilation completed”即完成加载。
测试：
X = data;%数据每个样本为一行。
labels = label;
no_dims = round(intrinsic_dim(X, 'MLE'));
& S" ^& O  n8 y% n# Hdisp(['MLE estimate of intrinsic dimensionality: ' num2str(no_dims)]);

8 E( t' r2 k4 F- I3 v1 N6 o% PCA降维
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
! f- X2 w. u- o: w; }figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
title('Result of PCA');
0 O% \$ a0 Y* W%KPCA降维
. O. I" A/ ?- x, L8 Y( T) p[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'KPCA', no_dims);
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
  G. ]  u1 k# ttitle('Result of KPCA');
. \# o: A; w# F) o. t%LDA降维
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'LDA', no_dims);
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
6 Y5 O. z( Z: {) H! P  c* Utitle('Result of LDA');

4 e; ?* B6 d) V) _; N  U) j
$ b; K) R* w, ~& |4 I  ~$ U结果：

, [9 }/ ]9 C- V. [: Y# _

% f4 p/ ^( ]8 E1 [- [

* y+ o4 X+ o; ~补充：
数据不知道怎么搞上去。就放个地址吧。链接：https: //pan.baidu.com/s/11CzO2_DWHds_PSTDtR69Sw
提取码：9tfd
) E1 `. N9 J3 O# I+ v7 h- n. y. ?7 o问题：在使用时，发现该工具箱中的pca函数与matlab自带函数冲突，便将该工具箱中的pca函数名字给改掉。如下：
- O! [# V$ t7 n' E
' C) m7 [( V3 g8 I


( r2 r5 v. J7 h% n  s6 ~
, W& F) G7 N. a/ S( _- k6 b' W
" b) j& d5 a1 l) P" x1 ?$ {
这样以后用matlab本身的pca即

' ?* d" U; H' g- e- m  o5 U[coef,score,latent] =pca(data);


调用该工具包中的pca利用
, r* J9 Q  ~; u. w
( U5 Z6 y" y  y8 I* F7 r[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
" c; F! [% |0 D# O; z# ctitle('Result of PCA');`

8 A7 k5 ~& r6 P1 [, O

" E; c2 n- _% K4 c5 r# c2 C
. E. x: k- [* {( s0 e3 n

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作者: xiaogegepcb    时间: 2020-5-8 13:23
matlab降维工具包-drtoolbox，学习啦

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