基于多维距离度量的降维算法MATLAB工具箱

资 源 简 介

实现多种基于Dijkstra距离的降维算法（KDA、KGELPP、KLPP、KPCASDA），支持数据集非线性降维与可视化对比分析，适用于多维数据探索和算法评估。

详 情 说 明

基于多维度距离度量的降维算法评估与可视化系统

项目介绍

本项目是一个MATLAB工具包，集成了多种基于Dijkstra距离的核方法降维算法。系统通过Dijkstra最短路径算法构建数据间的非线性距离度量，结合核方法与图嵌入技术，实现对高维数据的有效降维。系统提供完整的算法评估框架和可视化界面，支持用户对不同降维方法在结构保持能力、聚类性能和计算效率等方面进行系统性对比分析。

功能特性

• 多算法集成：包含KDA、KGELPP、KLPP、KPCASDA等多种基于Dijkstra距离的核降维算法
• 灵活数据输入：支持.mat和.csv格式的多维数值矩阵，可选标签向量用于监督学习
• 参数交互调节：提供图形化界面用于调整邻域大小、核函数类型、目标维度等关键参数
• 全面性能评估：量化评估降维结果的失真度、聚类准确率、运行时间等指标
• 丰富可视化：生成散点图、拓扑保持对比图、算法收敛曲线等多种可视化结果
• 结果导出功能：支持将降维结果和图片导出为.mat、.png、.fig等格式

使用方法

1. 数据准备：准备待降维的数据矩阵（至少2维特征），可选的标签文件
2. 参数配置：通过界面设置算法参数，包括邻域大小、核函数类型、降维维度等
3. 算法执行：选择需要对比的降维算法，启动计算过程
4. 结果分析：查看各算法的性能评估报告和可视化结果
5. 结果导出：将满意的降维结果和图表导出保存

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 需要安装Statistics and Machine Learning Toolbox
• 推荐内存：8GB及以上（处理大规模数据时建议16GB）
• 磁盘空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件作为整个系统的控制中心，实现了算法调度、界面管理、数据处理和可视化生成等核心功能。它负责集成各个降维算法模块，提供统一的参数配置接口，协调数据输入输出流程，并生成综合性的性能评估报告。此外，该文件还管理着用户交互界面的响应逻辑，确保系统各模块间的协同工作。