ssdr半监督降维matlab代码

SSDR (Semisupervised Dimensionality Reduction)是一种半监督学习技术，它结合了有监督和无监督降维方法，利用少量标签数据和大量未标记数据来进行高维数据的降维。在MATLAB中实现SSDR的具体步骤可能会比较复杂，因为它涉及到深度学习库如Deep Learning Toolbox和一些自定义函数。

以下是一个简单的示例，展示如何使用MATLAB来实现基于Autoencoder的半监督降维：

% 导入所需库
addpath('toolbox/deeplearning'); % 如果没有，需要添加Deep Learning Toolbox路径

% 准备数据集
data = load_your_data; % 替换为实际的数据加载函数
labeled_data = data(labeled_indices, :); % 标记数据
unlabeled_data = data(~labeled_indices, :); % 无标签数据

% 定义Autoencoder结构
layers = [
    imageInputLayer(data dimensions)
    convolution2dLayer(5, 16, 'Padding', 'same') % 使用卷积层进行编码
    reluLayer
    averagePooling2dLayer(2, 'Stride', 2)
    fullyConnectedLayer(num_classes) % 对于分类任务，num_classes是你已知类别数
    softmaxLayer
    classificationLayer]; % 输出层用于监督学习部分

% 编译网络
options = trainingOptions('adam', ... % 优化器设置
                          'MaxEpochs', 10, ... % 训练轮数
                          'MiniBatchSize', 64, ... % 批量大小
                          'ValidationData', labeled_data, ... % 验证数据
                          'ValidationFrequency', 10); % 每多少轮验证一次

% 初始化并训练模型
aeModel = trainNetwork(unlabeled_data, layers, options);

% 提取隐藏层作为低维表示
encoded_labeled = forward(aeModel, labeled_data);
encoded_unlabeled = forward(aeModel, unlabeled_data);

% 结合有标签和无标签数据进行半监督降维
combined_data = [encoded_labeled encoded_unlabeled];

% 可能还需要进一步处理和选择最终的维度
final_dim = selectDim(combined_data, 'method', 'PCA', 'NumDimensions', num_desired_dim); % PCA或其他方法