降维分析
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MATLAB实现：基于支持向量机的多类判别分析算法（SVDA/SVKD）
本项目提供MATLAB代码，实现创新的支持向量判别分析(SVDA)算法。通过结合SVM和kNN分类器，利用支持向量构建高效的线性与非线性特征提取器，适用于多类数据的降维与分类任务。包含核版本SVKD，提升非线性数据处理能力。 -
MATLAB实现Swiss Roll数据生成与LLE降维可视化系统
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。 -
基于PLS偏最小二乘法的多维数据分析工具箱
本项目是一个功能全面且高效的MATLAB计算平台，专门设计用于处理多线性数据的高级统计分析。项目核心功能涵盖了主成分分析（PCA）和偏最小二乘回归（PLSR）两大统计建模领域。在主成分分析功能中，工具箱能够有效地对高维原始变量进行线性降维，通过提取互不相关的特征向量来保留数据中最大的方差信息，从而实现多维数据的结构识别和可视化呈现。在偏最小二乘回归方面，工具箱支持单因变量和多因变量的PLSR模型构建，通过寻找自变量空间和因变量空间之间的最大协方差，能够完美解决传统回归分析中难以处理的变量间严重多重共线性问
