半监督降维算法matlab编写

以下是一个基于半监督降维算法的示例MATLAB代码：

% 数据预处理
% 假设你的地磁数据存储在一个名为data的矩阵中，每一行代表一个样本，每一列代表一个特征。
% 假设标记的样本存储在一个名为labeled_data的矩阵中，其中每一行对应data中的一个标记样本。
% 假设未标记的样本存储在一个名为unlabeled_data的矩阵中，其中每一行对应data中的一个未标记样本。

% 数据标准化
data = zscore(data);

% 特征提取
features = pca(data); % 使用PCA提取特征

% 半监督降维
labeled_data = zscore(labeled_data); % 标记样本标准化
unlabeled_data = zscore(unlabeled_data); % 未标记样本标准化

labeled_features = labeled_data * features; % 标记样本降维
unlabeled_features = unlabeled_data * features; % 未标记样本降维

% 训练定位模型
% 假设你的位置标签存储在一个名为labels的向量中，其中每个元素对应一个样本的位置标签。
% 假设你使用支持向量机（SVM）作为定位模型。

svm_model = fitcsvm(labeled_features, labels); % 训练SVM模型

% 室内定位
% 假设你有一个新的地磁样本，存储在一个名为new_data的矩阵中。

new_data = zscore(new_data); % 新数据标准化
new_features = new_data * features; % 新数据降维

predicted_label = predict(svm_model, new_features); % 预测位置标签

disp("预测的位置标签：" + predicted_label);

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能会因您的数据和需求而有所不同。您可能需要根据您的数据格式和具体算法进行一些调整和修改。希望对您有所帮助！