各种数据降维方法(matlab代码)

标价为打包价

独立分量分析 ICA

等度量映射 ISOMAP

线性判别分析 LDA

(拉普拉斯)数据降维方法 LE

局部线性嵌入 LLE

多维尺度变换MDS

主成分分析 PCA

核主成分分析 KPCA

稀疏主成分分析SPCA

奇异值分解SVD

特征矩阵的联合近似对角化 JADE

降维目的：克服维数灾难，获取本质特征，节省存储空间，去除无用数据，实现数据可视化。

目前很多实验所需要的数据均为高维数据，也就是多列变量值决定目标值。高维数据有一定的优点，数据维度高，则其所包含的信息量就大，则可供决策的依据就较多。但是数据不是维度越高越好，因为还需要考虑实际的计算能力，高维度数据的缺点，消耗计算资源，计算时间大，同时使得冗余且耦合的数据对实验结果造成影响，甚至造成“维度灾难”。所以为了适应需要，获取数据的本质特征，降维算法随之诞生。

1.自带测试数据一键运行，可替换自己数据

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