资 源 简 介
这个 Matlab 工具箱实现 34 维数约简和度量学习技术。
这些技巧是通过 COMPUTE_MAPPING 函数或通过 GUI 的所有可用。
下列方法是可用的：
-主成分分析 "（PCA）
-线性判别分析 "（LDA）
-多维标度 （" MDS"）
-概率主成分分析 （" ProbPCA"）
因素分析 （" FactorAnalysis"）
-说映射 （" 说")
-Isomap ("Isomap")
-地标 Isomap （" LandmarkIsomap"）
-局部线性嵌入 "（LLE）
-拉普拉斯 Eigenmaps "（拉普拉斯）
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文 件 列 表
drtoolbox
._.DS_Store
.DS_Store
._compute_mapping.m
compute_mapping.m
._Contents.m
Contents.m
._drgui.m
drgui.m
._generate_data.m
generate_data.m
gui
._intrinsic_dim.m
intrinsic_dim.m
._mexall.m
mexall.m
._out_of_sample.m
out_of_sample.m
._out_of_sample_est.m
out_of_sample_est.m
._prewhiten.m
prewhiten.m
._Readme.txt
Readme.txt
._reconstruct_data.m
reconstruct_data.m
techniques
._test_toolbox.m
test_toolbox.m
