lpp算法matlab代码
时间: 2023-12-03 20:01:01 浏览: 67
LPP算法(Locality Preserving Projections)是一种用于降维和特征提取的算法,它可以在保持局部结构的同时实现数据的降维。在Matlab中,可以使用以下代码实现LPP算法:
```matlab
function [Y, A] = lpp(X, k, d)
% X是输入数据矩阵,k是最近邻数目,d是目标维度
% Y是降维后的数据,A是降维矩阵
% Step 1: 计算每个样本点的k个最近邻
[idx, D] = knnsearch(X, X, 'K', k+1);
% Step 2: 计算权重矩阵W
W = zeros(size(X, 1), size(X, 1));
for i = 1:size(X, 1)
xi = X(idx(i, :), :)' - X(i, :)';
W(i, idx(i, 2:end)) = -xi' * xi;
end
% Step 3: 计算度矩阵D
D = diag(sum(W, 2));
% Step 4: 计算拉普拉斯矩阵
L = D - W;
% Step 5: 计算广义特征值问题
[V, ~] = eig(X' * L * X, X' * D * X);
% Step 6: 选取最小特征值对应的特征向量
[~, I] = sort(diag(D));
Y = V(:, I(2:d+1));
A = X' * Y;
end
```
以上就是LPP算法的Matlab实现代码,通过这段代码可以实现输入数据的降维和特征提取,其中k是指定的最近邻数目,d是目标的维度。函数返回降维后的数据Y和降维矩阵A。通过调用该函数,可以实现LPP算法的应用。