RDT法matlab代码

RDT (Reduced Dimensional Transform) 方法是一种常用于非线性动态系统降维和数据可视化的技术。在MATLAB中，实现RDT通常涉及以下几个步骤：

1. **数据预处理**：首先加载需要分析的数据集，并对其进行必要的清洗和准备。

data = load('your_dataset.mat'); % 加载数据
data = data(:, 1:end-1); % 如果有不需要的最后一列（如时间），删除它

2. **计算邻域图**：通过计算数据点之间的距离，构建邻域图，通常使用KNN (K-Nearest Neighbors) 算法。

num_neighbors = 5; % 设置邻居数
distances = pdist(data, 'euclidean');
[~, indices] = sort(distances, 'ascend');
knn_graph = knnsearch(data, num_neighbors);

3. **RDT变换**：应用LLE (Local Linear Embedding) 或者T-SNE (t-distributed Stochastic Neighbor Embedding) 这样的嵌入算法进行低维表示。

% 使用LLE
embedding_dim = 2; % 设定降维后的维度
options.Robust = true; % 对离群值进行鲁棒处理
rdt = lle(data, knn_graph, options);
rdt_data = rdt.Y;

% 或者使用T-SNE
tsne_options = struct('Perplexity', 30, 'Method', 'exact');
rdt_tsne = tsne(data, 'Y0', knn_graph, tsne_options);
rdt_data_tsne = rdt_tsne.X;

4. **绘制结果**：将降维后的数据点绘制到二维平面上，可以使用`scatter`函数。

figure;
if strcmpi(method, 'lle')
    scatter(rdt_data(:,1), rdt_data(:,2));
else
    scatter(rdt_data_tsne(:,1), rdt_data_tsne(:,2));
end
xlabel('Dimension 1');
ylabel('Dimension 2');
title(['RDT Result using ' method]);