MATLAB多算法数据降维工具箱

资 源 简 介

该MATLAB工具箱集成多种非线性降维算法（如MDS、LLE），支持用户通过简单配置快速处理高维数据，实现高效降维与可视化，适用于数据分析和机器学习任务。

详 情 说 明

MATLAB多算法数据降维工具箱

项目介绍

本项目提供多种数据降维算法的MATLAB实现，特别专注于非线性降维方法。工具箱集成了多维缩放（MDS）、局部线性嵌入（LLE）等经典算法，支持完整的降维工作流：从数据预处理、算法执行到结果评估与可视化。用户可通过简单配置快速应用不同算法处理高维数据集，适用于传感器数据、图像特征、生物信息数据等多种连续型数值数据的分析需求。

功能特性

• 多算法支持：集成MDS、LLE等多种非线性降维算法
• 灵活参数配置：支持自定义降维维度、邻域大小、距离度量方式等关键参数
• 完整评估体系：提供应力函数计算、邻居保持率分析等量化评估指标
• 直观可视化：生成2D/3D散点图展示降维结果，支持效果对比分析
• 标准化流程：包含数据预处理、算法执行、结果输出完整链路

使用方法

1. 数据准备：准备N×D维数值矩阵（N样本数，D特征维度）
2. 参数设置：配置目标维度d、邻域大小k等算法参数
3. 算法执行：调用相应降维函数处理数据
4. 结果分析：获取降维后数据矩阵（N×d），查看可视化图形和性能报告

示例代码： % 加载数据 data = load('high_dim_data.mat');

% 设置参数 target_dims = 2; k_neighbors = 10;

% 执行LLE降维 [reduced_data, performance] = lle_reduce(data, target_dims, k_neighbors);

% 可视化结果 plot_results(reduced_data, performance);

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计和机器学习工具箱（部分功能依赖）
• 至少4GB内存（建议8GB以上处理大规模数据）

文件说明

主程序文件实现了工具箱的核心控制逻辑，包括算法调度、参数解析、流程管理等关键功能。它负责协调数据预处理模块、降维算法执行单元以及结果评估组件的协同工作，为用户提供统一的调用接口，并生成包含降维结果、可视化图形和性能指标的综合输出。