MATLAB混合图谱降维系统：集成距离保持与子空间学习算法

资 源 简 介

本MATLAB项目集成Dijkstra距离保持、KDA、KGE、LPP、KPCA、SDA等多种降维算法，支持高维数据的可视化分析与特征提取。系统自动计算数据最短路径，结合核技巧与图嵌入技术，适用于复杂数据集的智能降维处理。

详 情 说 明

基于距离保持与子空间学习的混合图谱降维系统

项目介绍

本项目实现了一套集成多种降维算法的混合图谱降维系统。系统融合了图论最短路径计算与子空间学习技术，能够有效处理高维数据的可视化分析和特征提取任务。通过自动计算数据间的最短路径关系，并结合核技巧与图嵌入等先进方法，实现高效的数据降维，特别适用于模式识别、数据压缩和分类任务的预处理阶段。

功能特性

• 多算法集成：支持 Dijkstra距离保持、KDA（核判别分析）、KGE（核图嵌入）、LPP（局部保持投影）、KPCA（核主成分分析）、SDA（子空间判别分析）等多种降维算法
• 智能距离计算：自动计算数据样本间的最短路径关系，增强降维过程的距离保持能力
• 核技巧应用：支持多种核函数（线性核、多项式核、高斯核等），适应不同类型的数据分布
• 可视化分析：提供降维过程的可视化图表和特征权重分布图，便于结果分析
• 参数灵活配置：支持核函数类型、近邻数、降维目标维度等多种参数设置

使用方法

1. 准备输入数据：提供高维数据矩阵（n×d格式，n为样本数，d为特征维度）
2. 设置参数：根据需要配置核函数类型、近邻数、降维目标维度等可选参数
3. 执行降维：运行系统主程序，系统将自动完成数据预处理、距离计算和降维操作
4. 获取结果：系统输出低维嵌入结果（n×k格式，k为目标维度），并提供可视化分析图表

系统要求

• MATLAB R2018b 或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 足够的内存空间（根据数据规模确定）
• 支持图形显示功能（用于可视化输出）

文件说明

主程序文件实现了系统的核心功能，包括数据读取与预处理模块、最短路径距离计算引擎、多种降维算法的集成调度单元、降维结果的可视化展示接口以及特征权重分析组件。该文件作为系统入口，负责协调各功能模块的协同工作，确保降维流程的完整执行。