MATLAB实现浙江大学何晓飞数据降维算法分析与可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目基于何晓飞教授的降维理论，实现了PCA、LDA及MDS算法，包含详细代码与可视化功能，帮助用户从理论到实践掌握数据降维核心方法。

详 情 说 明

浙江大学何晓飞经典降维算法实现与分析系统

项目介绍

本项目基于浙江大学何晓飞教授的数据降维理论，实现并可视化主流降维算法，帮助初学者深入理解数据降维的基本思想与方法。系统包含PCA（主成分分析）、LDA（线性判别分析）及MDS（多维尺度分析）三大基础算法，提供数据预处理、降维过程演示、降维结果对比等功能。

功能特性

• 多算法支持：集成PCA、LDA、MDS三种经典降维算法
• 交互式可视化：用户可通过图形界面交互调整参数，实时观察降维效果
• 数据预处理：支持数据标准化等预处理操作
• 结果对比分析：提供方差解释率、类别分离度、计算耗时等性能指标对比
• 灵活输入输出：支持多种数据格式输入，可导出降维结果和可视化图表

使用方法

1. 数据准备：准备多维数据矩阵（.mat/.csv格式），如需使用LDA算法需准备标签数据
2. 参数设置：选择降维算法，设置降维后维度数、标准化选项等参数
3. 执行降维：运行系统，观察降维过程可视化演示
4. 结果分析：查看降维结果散点图，对比不同算法性能指标
5. 结果导出：导出降维后的数据矩阵和可视化图表

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 统计学和机器学习工具箱
• 至少4GB内存（处理大规模数据时推荐8GB以上）

文件说明

主程序文件整合了图形界面构建、算法参数配置、数据加载预处理、三种降维算法执行引擎、多维结果可视化以及性能评估对比等核心功能模块，通过统一的交互界面为用户提供完整的降维分析工作流程。