d2p函数matlab

d2p函数是一种在高维数据中计算点之间距离的函数，其中d2p函数使用欧几里得距离计算点之间的距离，然后将其转换为概率值，以便在流形学习算法中使用。以下是一个在MATLAB中实现d2p函数的示例代码：

function [P, beta] = d2p(X, tol, perplexity)
% X: 数据点矩阵
% tol: 迭代的容差
% perplexity: 困惑度

    % 初始化
    [n, ~] = size(X);
    P = zeros(n, n);
    beta = ones(n, 1);
    logU = log(perplexity);

    % 计算点之间的欧几里得距离
    sum_X = sum(X .^ 2, 2);
    D = bsxfun(@plus, sum_X, bsxfun(@plus, sum_X', -2 * (X * X')));
    D = max(D, 0);

    % 迭代计算概率分布
    for i = 1:n
        % 初始化参数
        beta_min = -inf;
        beta_max = inf;
        Di = D(i, [1:i-1 i+1:end]);

        % 使用二分搜索计算beta
        [H, ~] = compute_entropy(Di, beta(i));
        H_diff = H - logU;
        tries = 0;
        while abs(H_diff) > tol && tries < 50
            if H_diff > 0
                beta_min = beta(i);
                if isinf(beta_max)
                    beta(i) = beta(i) * 2;
                else
                    beta(i) = (beta(i) + beta_max) / 2;
                end
            else
                beta_max = beta(i);
                if isinf(beta_min)
                    beta(i) = beta(i) / 2;
                else
                    beta(i) = (beta(i) + beta_min) / 2;
                end
            end
            [H, ~] = compute_entropy(Di, beta(i));
            H_diff = H - logU;
            tries = tries + 1;
        end

        % 计算概率分布
        P(i, [1:i-1 i+1:end]) = exp(-D(i, [1:i-1 i+1:end]) * beta(i));
        P(i, i) = 0;
        P(i, :) = P(i, :) / sum(P(i, :));
    end
    P = (P + P') / (2 * n);

    % 防止概率分布为0
    P(P < 1e-5) = 1e-5;

    % 计算beta值的平均数
    beta = mean(beta);
end

function [H, P] = compute_entropy(D, beta)
% 计算熵和概率分布

    P = exp(-D * beta);
    sum_P = sum(P);
    H = log(sum_P) + beta * sum(D .* P) / sum_P;
end

此函数返回一个概率矩阵P，其中P(i,j)表示点i和点j之间的概率。它还返回一个平均beta值，该值可以用于其他流形学习算法中。