matlab实现LLE降维

在Matlab中，可以使用局部线性嵌入（LLE）算法来实现降维。LLE算法不需要计算距离矩阵，只需要计算稀疏矩阵，从而减少了计算量。LLE算法是一种局部优化算法，它只考虑距离近的点，因此在非凸流形上可以成功应用。然而，对于数据稀疏的数据集，近邻区域可能不位于同一平面上，这可能会影响降维效果。另外，如果数据集之间的关联性较弱，局部信息的重叠可能无法反映整体的全局结构。所以在使用基于局部线性嵌入的降维算法时，需要注意这些因素对降维效果的影响。在实现LLE降维时，可以使用近邻连接图来计算两点之间的最短路径，可以采用Dijkstra算法或Floyd算法。通过得到任意两点的距离后，可以使用多维缩放（MDS）方法来获得样本点在低维空间中的坐标。在Matlab中，可以编写相应的代码来实现LLE降维，并结合适当的距离算法和MDS方法来获得降维后的坐标。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [机器学习十大算法之Matlab-9降维算法](https://blog.csdn.net/weixin_41732253/article/details/128620990)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [两种降维方法的总结——LLE（局部线性嵌入），ISOMAP（等度量映射）](https://blog.csdn.net/qq_30683589/article/details/80376614)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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