matlab中MDS降维
时间: 2023-09-22 17:10:28 浏览: 25
在 Matlab 中,可以通过使用 `cmdscale` 函数来实现MDS(多维缩放)降维。该函数的语法如下:
```matlab
[Y,e] = cmdscale(D)
```
其中,`D` 是一个距离矩阵,`Y` 是一个降维后的矩阵,`e` 是一个向量,包含了降维后每个主成分的特征值。
例如,如果我们有一个 $n \times n$ 的距离矩阵 `D`,我们可以通过以下代码将其降维到 $k$ 维:
```matlab
k = 2; % 设置降维后的维度为 2
[Y,e] = cmdscale(D); % 进行降维
X = Y(:,1:k); % 取前 k 个特征向量,得到降维后的数据矩阵 X
```
这将返回一个 $n \times k$ 的矩阵 `X`,其中每一行代表一个样本在 $k$ 维空间中的坐标。
相关问题
MDS降维算法matlab
在 MATLAB 中,可以使用以下命令来实现 MDS(多维缩放)算法进行降维:
1. 读取数据
```
data = importdata('data.txt'); % 读取数据
```
2. 计算相似度矩阵
```
D = pdist(data); % 计算距离矩阵
S = squareform(D); % 转换成相似度矩阵
```
3. 计算 MDS
```
[Y, eigvals] = cmdscale(S); % 计算 MDS
```
其中,Y 是降维后的数据矩阵,eigvals 是特征值。
完整的 MDS 降维代码如下:
```
data = importdata('data.txt'); % 读取数据
D = pdist(data); % 计算距离矩阵
S = squareform(D); % 转换成相似度矩阵
[Y, eigvals] = cmdscale(S); % 计算 MDS
```
其中,'data.txt' 是数据文件名,需要根据实际情况进行修改。
mds降维matlab代码
以下是一个简单的 MDS 降维的 Matlab 代码示例:
% 生成一个随机的距离矩阵
D = rand(10,10);
D = D + D';
D = D - diag(diag(D));
% 计算 MDS
n = size(D,1);
J = eye(n) - ones(n,n)/n;
B = -0.5 * J * D * J;
[V, Lambda] = eig(B);
[Y, i] = sort(diag(Lambda), 'descend');
X = V(:,i(1:2)) * sqrt(diag(Y(1:2)));
% 绘制结果
scatter(X(:,1), X(:,2));
注意:这只是一个简单的示例代码,实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。