TA的每日心情 | 怒
2019-11-20 15:22 |
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x
( [8 v+ k. l, c# z
matlab降维工具包----drtoolbox
- {3 Q( V6 t+ b–很好安装，也很好用
: v1 @/ V: f1 s4 @( |* k: ~$ v3 Z; u5 }1 h
安装1 q; {- x" [7 b, [$ v4 x
8 }0 ?# E! u4 O) H6 e/ w
- 下载后解压在一个文件夹里。
- 打开matlab，添加文件。! n% ]" Q8 q7 D
# D: K0 L' r- Q3 M0 t) F, A! c
& t* v K- [% V5 }
+ {* N4 X7 p6 d% c/ X! a, \, p: B* F+ A: G- k {. S
运行“rehash toolboxcach”.显示“compilation completed”即完成加载。
' p3 Q N, T# K/ ]; o测试：
& g4 R& e; }, o( B4 vX = data;%数据每个样本为一行。; ^: z9 ?: g1 m
labels = label;! G- _; I B+ L
no_dims = round(intrinsic_dim(X, 'MLE'));: {" B& ?- Y4 q& E6 I5 I
disp(['MLE estimate of intrinsic dimensionality: ' num2str(no_dims)]);: p: z; X' c% ?5 M% J- S z$ v. _
3 s; ]5 g. v, a S# u- L5 r
% PCA降维
; t; T0 j+ V* P. @[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
* t3 r) q, B5 Bfigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
0 _3 w7 J: [8 j: `, s* Rtitle('Result of PCA');
8 B& F9 ^6 k7 ^- P%KPCA降维
, B/ `5 h$ R3 i( Q/ K0 H7 I[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'KPCA', no_dims);4 {$ i; T2 @- e4 g# Q6 f C: T
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);( R& p+ g8 d6 ?/ b
title('Result of KPCA');; y, \7 h, U) U# B. H6 B
%LDA降维
4 b% G# M' y O% b- W[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'LDA', no_dims);/ x1 D6 Y( I# ?* U! f( T
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
6 s( R4 r2 v8 W% i& E. A1 jtitle('Result of LDA');
$ Q- _6 B; c' m9 W, s. p$ ]6 a! l8 b ~3 J+ v/ r8 Q
. B. h: d* {3 N/ Q' J% P }
结果：: f2 f! p1 y0 v# Z+ t! L
- g! ^8 i2 x5 P5 e0 s& z- r! v
- B: K* T: I* q5 i4 y3 n, F, J2 f; _5 ? l
& D3 _' Q8 c( K% d% ~4 z+ a6 u5 s
' @4 w, N- r+ `+ R; H- N/ Q补充：, O1 M- c: s7 ?- I+ s4 v9 e9 d
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) m8 i! N v/ c, ~$ c
提取码：9tfd
( _+ @5 B, x3 `& a# b" L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：
9 I1 @9 i* V5 U+ ?0 y2 n9 S
" R# a* b( P8 G5 ?+ X6 ~) z
% @1 h) N4 c5 _. H" ]7 C
& d% P; `/ s! b. h9 B; a
) d- ?! _" R( S) s
8 ^% l: B0 M2 D
- [; R$ y2 N' m
8 l* c& U. O" U m这样以后用matlab本身的pca即 V p& V: f7 q" x% c
8 c/ b0 [+ u( T7 Q1 r8 q[coef,score,latent] =pca(data);% T7 \/ ~5 y1 ?
5 i6 _' \+ L' B# U: U. |( B, j* Z
' x# F$ U& ~1 T) A6 J D& a; I- Y! R调用该工具包中的pca利用1 E/ _' z) L/ {" D" i
( t6 B; ^5 h7 o! ~$ q b[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
5 t' {" e% _& T, o$ _. \figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);; ^% a) Z0 s9 N& v
title('Result of PCA');`3 P ^: D7 Y# F* O1 e
1 R* z0 c- P: G4 B2 u& S0 M
: a8 n0 Z- T' |" H, t: {/ a% S1 k, I1 S5 U! q4 }# n: r
) | ?( {6 p: ~; I
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发表于 2020-5-8 10:06
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