流形正则化的matlab代码

下面是流形正则化（Manifold Regularization）的MATLAB代码示例：

% 加载数据
load iris
X = meas;
Y = species;
% 构建相似度矩阵
sigma = 0.5;
W = exp(-pdist2(X,X).^2/sigma^2);
% 构建标签矩阵
labels = unique(Y);
n = length(Y);
k = length(labels);
Ymat = zeros(n,k);
for i=1:k
    Ymat(Y==labels(i),i) = 1;
end
% 流形正则化
lambda = 0.1;
D = diag(sum(W,2));
L = D - W;
I = eye(n);
theta = inv(X'*X + lambda*I + X'*L*X)*X'*Ymat;
% 预测
Ypred = X*theta;
[~, idx] = max(Ypred,[],2);
Ypred = labels(idx);
% 计算准确率
acc = sum(Ypred==Y)/n;

以上代码中，首先加载了iris数据集，然后计算了相似度矩阵W，采用高斯核函数计算相似度，sigma为高斯核函数的参数。接着构建了标签矩阵Ymat，其中Ymat(i,j)表示第i个样本是否属于第j类。然后对数据进行流形正则化，其中lambda为正则化参数，通过矩阵运算求解出参数theta。最后根据得到的theta对数据进行预测，并计算准确率。