MATLAB实现Swiss Roll数据生成与LLE降维可视化系统

资 源 简 介

本MATLAB项目可自动生成Swiss Roll数据集，并利用局部线性嵌入(LLE)算法进行非线性降维。系统提供直观的可视化界面，支持原始高维数据与降维结果的对比展示，助力非线性流形学习研究。

详 情 说 明

Swiss Roll数据集生成与局部线性嵌入（LLE）降维分析系统

项目介绍

本项目实现了一个完整的流形学习演示系统，能够自动生成经典的Swiss Roll高维流形数据集，并应用局部线性嵌入（LLE）算法进行非线性降维。系统通过可视化对比原始三维数据和降维后的二维分布，直观展示流形学习的基本原理和LLE算法的有效性。

功能特性

• Swiss Roll数据生成：参数化生成可调节的Swiss Roll数据集，支持自定义样本数量、卷曲程度和噪声水平
• LLE降维处理：实现标准的局部线性嵌入算法，将三维流形数据降维至二维空间
• 可视化展示：并排显示原始三维Swiss Roll和降维后的二维散点图，支持颜色映射保持数据结构
• 性能评估：自动计算降维过程的执行时间和重构误差，量化算法效果

使用方法

1. 运行主程序文件，系统将自动生成Swiss Roll数据集
2. 在代码中调整以下参数以定制实验：

- n_samples：样本数量（默认1000） - noise：噪声水平（默认0.1） - roll_parameters：卷曲程度控制参数

1. 查看生成的对比可视化图，观察原始数据与降维结果的分布特征
2. 查看命令行输出的性能指标（处理时间和重构误差）

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• 必要工具箱：统计和机器学习工具箱

文件说明

主程序文件集成了系统的所有核心功能，包括数据集生成模块、降维算法实现、可视化显示组件以及性能评估单元。该文件通过模块化设计完成了参数化数据构造、局部线性嵌入计算、多子图可视化展示和算法指标输出等关键任务。