基于成对约束的半监督图嵌入算法的MATLAB实现与可视化系统

资 源 简 介

本项目提供MATLAB实现的半监督图嵌入算法，通过must-link和cannot-link约束处理高维数据，在保持数据拓扑结构的同时完成降维与可视化分析，适用于模式识别与数据挖掘任务。

详 情 说 明

基于成对约束的半监督图嵌入算法实现与可视化分析系统

项目介绍

本项目实现了一种融合成对约束信息的半监督图嵌入算法。系统能够有效处理高维数据，通过集成must-link（必须连接）和cannot-link（禁止连接）约束信息，在保持数据原始拓扑结构的同时实现高效的降维映射。该算法特别适用于标签数据稀缺的场景，能够在少量监督信息指导下显著提升聚类和分类性能。

系统提供完整的处理流程，包括数据预处理、约束生成、图构建、特征值分解和可视化分析等功能模块，为半监督降维研究提供了一套实用的实验平台。

功能特性

• 半监督图嵌入算法：基于图拉普拉斯特征映射技术，有效融合成对约束信息
• 完整处理流程：包含数据预处理、约束生成、图构建、特征值分解和可视化分析
• 高效优化算法：采用稀疏矩阵特征值分解优化技术，提升大规模数据处理能力
• 多维可视化：支持2D/3D散点图展示降维效果，直观呈现算法性能
• 全面评估体系：提供聚类纯度、归一化互信息等多种性能评估指标
• 灵活参数配置：支持降维维度、正则化参数、邻域大小等超参数调节

使用方法

输入要求

1. 数据矩阵：n×d维的数值矩阵，n为样本数量，d为特征维度
2. 约束对集合：包含must-link和cannot-link约束的m×2索引矩阵
3. 参数配置：降维维度k、正则化参数λ、邻域大小等超参数
4. 可选标签数据：部分样本的类别标签（用于性能评估）

输出结果

1. 低维嵌入结果：n×k维的低维特征表示矩阵
2. 收敛曲线：算法优化过程中的目标函数值变化轨迹
3. 可视化图表：2D/3D散点图展示降维效果
4. 性能评估报告：聚类纯度、归一化互信息等指标计算结果
5. 中间结果：构图权重矩阵、拉普拉斯矩阵等中间计算产物

系统要求

• 操作系统：Windows/Linux/macOS
• 运行环境：MATLAB R2018b或更高版本
• 内存要求：建议8GB以上，处理大规模数据时需更大内存
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

main.m文件作为系统的主入口程序，实现了整个算法的核心流程控制。其主要功能包括：数据加载与预处理模块、约束信息集成处理、图结构构建与优化、特征值分解计算、低维嵌入结果生成、可视化分析展示以及性能评估指标计算。该文件通过模块化设计协调各功能组件的工作流程，确保算法执行的完整性和效率。