MATLAB Dimensionality Reduction Toolkit (DRToolkit) - 高效数据降维解决方案

资 源 简 介

DRToolkit集成多种经典与前沿降维算法，提供统一调用接口，支持有监督/无监督、线性/非线性降维及高维数据可视化，适用于模式识别与特征工程，帮助用户快速实现数据预处理与分析。

详 情 说 明

Dimensionality Reduction Toolkit (DRToolkit)

项目介绍

Dimensionality Reduction Toolkit (DRToolkit) 是一个集成多种经典与前沿数据降维算法的工具包。它旨在为用户提供一个统一的调用接口，以简化降维流程。该工具包适用于模式识别、数据预处理以及特征提取等多种场景，支持包括有监督与无监督、线性与非线性在内的多种降维变换，并内置了降维效果评估与可视化功能，帮助用户直观比较和分析结果。

功能特性

• 算法集成：集成了主成分分析（PCA）、等距映射（Isomap）、局部线性嵌入（LLE）等多种经典降维算法。
• 统一接口：提供简洁一致的函数调用方式，降低用户使用门槛。
• 灵活输入：支持数值矩阵输入，并可选择性地提供样本标签以支持有监督降维方法。
• 参数可配置：允许用户对降维目标维度、距离度量方式、近邻数等关键参数进行灵活配置。
• 结果输出全面：输出降维后的数据矩阵、模型参数（如投影矩阵），并可生成可视化图表（如2D/3D散点图）和评估指标（如重构误差）。

使用方法

1. 准备数据：将待处理的数据准备为数值矩阵格式（N×D），其中N为样本数，D为特征维度。若有标签信息，请准备相应的标签向量（N×1）。
2. 配置参数：根据所选算法，设置降维后的目标维度d、近邻数等必要参数。
3. 调用函数：通过工具包提供的统一接口函数，传入数据矩阵、标签（可选）及参数，执行降维计算。
4. 获取结果：函数将返回降维后的数据矩阵（N×d）及相关模型参数。
5. 评估与可视化：可调用内置的可视化与评估功能，对降维结果进行绘图和量化分析。

系统要求

• MATLAB R2018a 或更高版本。

文件说明

主程序文件实现了本工具包的核心调度与集成功能。它主要负责解析用户的输入参数、根据用户选择调用相应的降维算法模块执行计算，并协调结果输出、评估指标计算以及可视化图形的生成流程，是连接用户指令与内部各功能模块的核心枢纽。