MATLAB多模态数据智能降维工具箱MultiDR

资 源 简 介

MultiDR是一款基于MATLAB的综合数据降维工具，集成了多种经典和前沿算法，支持高维数据的可视化、特征提取和压缩，适用于机器学习预处理和数据分析任务。

详 情 说 明

MultiDR - 多模态数据智能降维工具箱

项目介绍

MultiDR 是一款基于 MATLAB 开发的全面数据降维工具箱，集成了多种经典与前沿的降维算法。该工具箱支持高维数据的可视化、特征提取及维度压缩，适用于机器学习预处理、数据探索和模式识别等场景。用户可通过简单配置选择不同算法，并灵活调整参数，实现高效、可定制化的降维分析。工具箱还提供降维效果评估模块，帮助用户直观比较不同方法的性能。

功能特性

• 多算法集成：支持主成分分析（PCA）、t-分布随机近邻嵌入（t-SNE）、均匀流形逼近与投影（UMAP）三种核心降维算法
• 灵活输入支持：兼容.mat、.csv、.txt格式的数值矩阵输入，支持带标签的监督降维
• 多维输出展示：生成2D/3D散点图、聚类效果热力图等可视化结果
• 性能评估体系：提供特征方差保留率、轮廓系数等量化评估指标
• 用户友好接口：通过简单配置即可完成复杂的降维分析流程

使用方法

1. 数据准备：准备m×n的二维数据矩阵（n>2），可选项准备m×1的标签向量
2. 参数配置：在配置文件中指定算法类型、目标维度等参数
3. 执行降维：运行主程序完成降维计算和可视化
4. 结果分析：查看降维结果、可视化图表和评估报告

系统要求

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

文件说明

主程序文件整合了数据读取与验证、算法调度执行、降维计算核心、结果可视化展示以及性能评估报告生成等完整业务流程。它负责协调各个功能模块的协作，提供统一的用户接口，并输出最终的降维分析结果和评估指标。