matlab中的tsne_p函数

在MATLAB中，`tsne_p`函数是用于执行高维数据降维的函数，可以将数据降到二维或三维，以便进行可视化操作。该函数基于t-SNE算法（t-distributed stochastic neighbor embedding）实现，该算法是一种非线性降维算法，可以保留高维数据之间的局部结构和全局结构，是一种常见的数据降维方法之一。

`tsne_p`函数的语法如下：

mappedX = tsne_p(X, labels, no_dims, initial_dims, perplexity)

其中，`X`是输入的高维数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个特征；`labels`是标签向量，用于对不同类别的样本进行区分；`no_dims`是指定降维后的维度数，通常为2或3；`initial_dims`是指定初始维度数，通常为原始数据的特征数；`perplexity`是t-SNE算法的一个重要参数，用于控制近邻点的个数，通常为5到50之间。

函数返回值`mappedX`是降维后的数据矩阵，每行表示一个样本，每列表示一个降维后的特征。可以使用这个矩阵进行可视化操作或其他进一步的分析。

相关问题

matlab中的tsne_p函数的代码是什么

`tsne_p`函数是一个基于概率的t-SNE算法的实现，其代码如下：

function [ydata, Lfinal] = tsne_p(P, labels, no_dims, perplexity)
%TSNE_P Performs symmetric t-SNE on affinity matrix P
%
%   mappedX = tsne_p(P, labels, no_dims, perplexity)
%
% The function performs symmetric t-SNE on pairwise similarity matrix P 
% to construct an embedding with no_dims dimensions (default = 2). An
% additional input argument is the perplexity of the Gaussian kernel
% (default = 30). Alternatively, P can be a cell array containing
% perplexity values for each datapoint (useful for non-uniform
% embeddings). The labels of the datapoints are not used by t-SNE itself,
% however, they are used to color intermediate plots. Please provide an
% empty labels matrix [] if you don't want to plot results during the
% optimization.
%
%
% (C) Laurens van der Maaten, 2010
% University of California, San Diego

if ~exist('labels', 'var')
    labels = [];
end
if ~exist('no_dims', 'var') || isempty(no_dims)
    no_dims = 2;
end
if ~exist('perplexity', 'var') || isempty(perplexity)
    perplexity = 30;
end


% First check whether we already have a valid initial solution
if isempty(ydata)
    ydata = .0001 * randn(N, no_dims);
end

% Compute joint probabilities
P = x2p(ydata, perplexity, 1e-5);                                          % compute affinities using fixed perplexity
P = P + P';                                                                 % make symmetric
sum_P = sum(P(:));
if ~isnan(sum_P)
    P = P ./ sum_P;                                                         % obtain normalized probabilities
end
clear sum_P
    
% Run t-SNE
[ydata, Lfinal] = tsne_p_main(P, labels, ydata, no_dims);

该函数输入参数为P（相似度矩阵）、labels（数据的标签）、no_dims（降维后数据的维度）、perplexity（困惑度），输出参数为ydata（降维后的数据）和Lfinal（最终的损失函数值）。在该函数中，首先对初始的降维结果进行检查，如果没有提供初始结果，则随机初始化。然后通过x2p函数计算相似度矩阵P，再通过tsne_p_main函数运行t-SNE算法得到最终的降维结果。

matlab中extrc_pca函数

在 Matlab 中，extrc_pca 函数用于提取主成分分析（PCA）的结果。PCA 是一种常见的数据降维技术，它可以将高维数据降为低维数据，同时保留原始数据中的主要信息。

extrc_pca 函数的语法如下：

[coeff, score, latent, tsquared, explained] = extrc_pca(X)

其中，X 表示原始数据矩阵，coeff 表示 PCA 的投影矩阵，score 表示投影后的数据矩阵，latent 表示每个主成分对应的方差，tsquared 表示每个数据点的 Hotelling T2 统计量，explained 表示每个主成分所解释的总方差的百分比。

使用 extrc_pca 函数，可以方便地进行 PCA 分析，并且得到 PCA 的重要结果，如投影矩阵、降维后的数据、方差解释比等等。