我课设编写的流形学习算法程序

资 源 简 介

我课设编写的流形学习算法程序

详 情 说 明

流形学习算法程序实现了非线性降维技术，适用于高维数据的可视化与分析。该算法通过保持数据局部几何结构将高维数据映射到低维空间，在模式识别和机器学习领域有重要应用。

LDPC码编解码实现完整呈现了低密度奇偶校验码的编译码过程，采用稀疏矩阵校验特性实现接近香农极限的可靠通信。编码器通过生成矩阵构造码字，解码器采用概率传播算法进行迭代纠错，适合研究现代信道编码原理。

逐步线性回归模块实现了特征选择与模型构建的自动化流程。通过前向选择或后向消除策略动态调整回归变量，平衡模型复杂度与预测精度，为统计分析提供可靠工具。

雅可比迭代法求解模块针对大规模稀疏线性方程组设计，通过矩阵对角线占优特性保证收敛性。该经典迭代算法在数值计算课程中具有教学示范价值。

基于MATLAB的元胞自动机模拟展示了离散动力系统的自组织行为，通过简单规则实现复杂模式演化。该实现严格遵循冯·诺依曼邻域定义，可用于复杂系统与计算生物学研究。

MIT实验室目标识别源码部分完整保留了卷积神经网络的特征提取与分类架构，包含数据预处理、模型训练与性能评估全流程，可作为计算机视觉领域的经典教学案例。整体项目通过模块化设计保证各算法独立验证与组合使用。