了解一下matlab降维工具包-drtoolbox

mutougeda

matlab降维工具包----drtoolbox
5 n7 d, p5 R' b5 X/ V0 H6 B–很好安装，也很好用

- c, K* O6 a/ G/ ?7 F3 ]4 I  c安装
4 [8 I/ G# W; |; i# W* W
% M1 l4 `& Q, U

• 下载后解压在一个文件夹里。
• 打开matlab，添加文件。
  % z4 x' K, q, P) {

2 R+ R5 s( j' ^0 L5 v/ m. v& E运行“rehash toolboxcach”.显示“compilation completed”即完成加载。
7 U; ~' z- l" S  ^3 k测试：
+ D. a+ E% }. S8 qX = data;%数据每个样本为一行。
! Q" F) N# k5 k1 ?9 a- Hlabels = label;
; H/ u) Q% t  e: T- Eno_dims = round(intrinsic_dim(X, 'MLE'));
disp(['MLE estimate of intrinsic dimensionality: ' num2str(no_dims)]);

% PCA降维
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
. V9 m2 i$ N$ j) H: d; J3 ~figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
+ r% R, _8 T# e* q4 dtitle('Result of PCA');
%KPCA降维
[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'KPCA', no_dims);
figure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
4 A! j; @3 |" \, H5 qtitle('Result of KPCA');
) i: f& {# O" V; _%LDA降维
9 ]7 }9 Q8 Q3 P& W[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'LDA', no_dims);
  [+ t+ Y: G6 k1 w) d+ x: afigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
title('Result of LDA');
8 P. x3 a! S7 y

' ^3 E: z% Q5 E7 m" I6 w- |结果：
6 z' x; O7 \* o3 Y! ^( k' k

4 o& H. o2 B, g- H1 Z
' F. W$ U5 o6 `1 V; W
. e4 D9 s0 d8 w9 |( [* p
' a7 z. k1 V1 u1 v$ R# A( z补充：
1 Y+ F  }4 h3 _7 S数据不知道怎么搞上去。就放个地址吧。链接：https: //pan.baidu.com/s/11CzO2_DWHds_PSTDtR69Sw
+ O0 H* l) M: F% v' t. D提取码：9tfd
问题：在使用时，发现该工具箱中的pca函数与matlab自带函数冲突，便将该工具箱中的pca函数名字给改掉。如下：


8 P# m7 H+ D2 y" u2 t0 w

8 o7 q% b! n" E( U/ u( _
9 i% B9 K2 B9 {2 w" X2 l! w7 _( ^
/ D# e1 _% m- g  u3 g( E1 e
这样以后用matlab本身的pca即

/ x  [2 d3 d+ K, y/ ~[coef,score,latent] =pca(data);
& Y+ [( j& T6 d$ Z1 _2 y7 F2 _
: {/ k6 f% i6 @: x+ p- p
: {$ `  V! i7 \' M8 u调用该工具包中的pca利用
% A) i: j" Q+ x$ r0 _- X
, H1 g* U1 j7 d6 X9 Q0 r% D& _[mappedX, mapping] = compute_mapping(X, 'PCAA', no_dims);
8 T( ?# \# K0 K9 Nfigure, scatter(mappedX(:,1), mappedX(:,2), 5, labels);
title('Result of PCA');`
0 U, w9 Z& x1 d1 }% j9 ^8 M
4 z4 e4 ~5 ^  ]( Q

xiaogegepcb

matlab降维工具包-drtoolbox，学习啦