[rem,R,E] = Isomap(D,'k',7, options);

这段代码是在 MATLAB 中调用 Isomap 函数，对输入的距离矩阵 D 进行流形学习，并返回计算结果。

具体来说，Isomap 函数是一种流形学习算法，用于将高维数据映射到低维空间中。它基于距离度量，通过构建数据点之间的距离矩阵，并在矩阵上执行一系列操作，得到一个低维空间中的嵌入表示。

在这里，Isomap 函数的输入参数包括距离矩阵 D，以及一些额外的选项参数。其中，'k' 表示选取的最近邻个数，这里为 7。'options' 是一个结构体，用于传递一些算法参数，如迭代次数、收敛阈值等。函数的输出包括三个变量：rem、R、E，分别表示保留的特征值、嵌入空间的坐标、以及降维过程中的误差矩阵。

总的来说，这段代码的作用是使用 Isomap 算法对距离矩阵 D 进行流形学习，并返回一个低维嵌入表示。

相关问题

[rem,R,E] = Isomap(D,'k',7, options); fea=rem.coords{7}'; data=[fea,data(:,end)];

这段代码使用了Isomap算法对样本数据集进行降维。其中，D表示样本数据集中各个样本之间的距离矩阵，'k'表示Isomap算法中的邻居参数，这里设置为7，表示每个样本的七个最近邻居会被用于构造流形图。options表示Isomap算法的其他参数，如前面提到的降维后的维度范围。运行完Isomap算法后，得到的结果保存在rem中，其中rem.coords是一个cell数组，包含了不同维度下的降维结果，这里我们选择第7个维度。使用rem.coords{7}获取第7个维度下的降维结果，再通过转置操作将结果转换为n×d的矩阵，其中n为样本数，d为降维后的维度。最后将降维后的数据和样本的最后一列（通常是标签）拼接在一起，得到新的数据集。

1/fm^0.5=-2*lg((k/D)/3.7-(5.02/Rem)*lg((k/D)/3.7+13/Rem))用fm表示

根据给定公式：

1/fm^0.5=-2*lg((k/D)/3.7-(5.02/Rem)*lg((k/D)/3.7+13/Rem))

两边同时取倒数：

fm^0.5 = -1/(2*lg((k/D)/3.7-(5.02/Rem)*lg((k/D)/3.7+13/Rem)))

再两边同时平方：

fm = 1/(4*(lg((k/D)/3.7-(5.02/Rem)*lg((k/D)/3.7+13/Rem)))^2)