TA的每日心情 | 怒
2019-11-20 15:22 |
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x
: f. B4 z! C- a' v- O
matlab降维工具包----drtoolbox
1 H2 v( q+ x F% j–很好安装，也很好用
2 }6 l3 Z3 r4 |$ g& g4 j6 n9 h% t4 a+ B; C$ a
安装
" r6 z& e" t% O0 L; V! p3 ]3 M0 y- n$ n }$ o& m6 B
- 下载后解压在一个文件夹里。
- 打开matlab，添加文件。7 n4 s& _! i9 t/ z: w
0 }" K+ V5 @6 c
, M5 }( f# b% _ `. t- q
9 M; s3 z! S; q, t- c8 O
, _; j% v S; V; G. w3 F
运行“rehash toolboxcach”.显示“compilation completed”即完成加载。
2 \3 G4 }9 S3 |/ s: j2 ^2 s% I6 [测试：
|9 R% ?+ n# H: @7 T' T, u( uX = data;%数据每个样本为一行。
4 _& q9 t* V& Ulabels = label;
3 _& G+ Y0 H. A& {% S Dno_dims = round(intrinsic_dim(X, 'MLE'));' A. B4 {) C) z
disp(['MLE estimate of intrinsic dimensionality: ' num2str(no_dims)]);
6 u& R0 S3 r% x* ?# \: s# Y) F) F
9 G" \0 \+ @4 h; m& `" Z, k% PCA降维
# V6 [; f! j9 X; ?6 j5 }, n[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
; a$ {8 b1 n( ^, gfigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
! j: r* c& t! ^( q( G( [1 vtitle('Result of PCA');
5 }3 a! e" e4 [2 z9 w1 {%KPCA降维* h+ L/ U' P; o
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'KPCA', no_dims);
( e* F& O3 L( R8 W( P( ?- H! X9 qfigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
0 B2 l7 R+ v* f* c' z* y5 n+ R8 stitle('Result of KPCA');
, Q& n: M `9 U# I/ z) W%LDA降维; a& e6 e w& g) v. P, [
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'LDA', no_dims);
) s( }& c3 D! tfigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
' `1 A* `4 {& r/ D# o& }title('Result of LDA');, W0 i) x3 x1 z& k- z
7 `5 @+ i, {) Q4 A! n5 C, H4 \8 p, k r9 N5 J2 v/ R. X# \
结果：0 m6 ^" c/ I* S
# T4 Q7 d1 _% I! G3 m) O. i/ R' q
3 y4 F2 `% F9 @" z# u, d1 x0 l9 h* B
( ]2 r* \1 c# P/ i
: U8 @/ a" d0 _1 k5 l% X补充：
8 z5 ] N, ~; U5 z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
4 l" ?1 f* s7 e i- ?8 H提取码：9tfd
7 J X R0 H( D, ?1 q8 w$ {. F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：* I$ r$ s2 ]; ~6 M! l
! {0 C0 j; q3 D( V- [" j0 n
8 J/ ^2 {- x6 W( s
; g, t5 i) O' f' u3 A
) K/ O+ z& X s$ s* c7 W6 Q9 `% G, [0 e
. h! L) n" O5 Q9 l
1 t, @% u6 O: J, p4 W
( W5 ^- H7 j! b5 N' u. |- s' l6 \7 @这样以后用matlab本身的pca即- w( L2 t- @) }: d" y
) m; l5 y( X! `- J[coef,score,latent] =pca(data);
: X& `9 V, |, I) a% N4 I% |" y7 {/ Z9 m* A) }* B P8 l! M N
5 h" ~2 a9 X( s3 k7 j2 Z& h6 [
调用该工具包中的pca利用/ ?$ ?, L& j2 V7 H, n2 D: o+ j5 s
9 M3 z8 k; ~, T) ~6 Q6 k0 R; n/ Q6 N
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);3 L% S" ]! I( h* B
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);7 c$ m! a( m: N- b
title('Result of PCA');`
s+ }) h9 U5 N% f9 f# \
) v# Y9 ]# @/ j! \$ H
. X% B$ I+ a' x8 T8 I$ P3 Y% `$ n- a7 X9 B
0 X1 G1 z+ M& {; x. A* E6 G
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发表于 2020-5-8 10:06
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