有一维向量，共3640个数据点，采用虚假最近邻点法（FNN）确定最佳嵌入维度，写一个matlab代码

好的，以下是一个MATLAB代码实现虚假最近邻点法（FNN）确定最佳嵌入维度的过程：

% 导入数据
data = load('data.txt');

% 初始化嵌入维度范围
dim_range = 1:10;

% 初始化FNN值
FNN = zeros(size(dim_range));

% 计算FNN值
for dim = dim_range
    % 计算距离矩阵
    dist_matrix = pdist(data,'euclidean');
    dist_matrix = squareform(dist_matrix);
    
    % 计算嵌入矩阵
    embed_matrix = zeros(length(data)-2*dim,dim+1);
    for i = 1:length(data)-2*dim
        embed_matrix(i,:) = [data(i:i+dim-1)' data(i+dim+1:i+2*dim)'];
    end
    
    % 计算嵌入矩阵的距离矩阵
    embed_dist_matrix = pdist(embed_matrix,'euclidean');
    embed_dist_matrix = squareform(embed_dist_matrix);
    
    % 计算最近邻点
    knn_dist = zeros(length(data)-2*dim,1);
    for i = 1:length(data)-2*dim
        knn_dist(i) = min(embed_dist_matrix(i,[1:i-1 i+1:end]));
    end
    
    % 计算虚假最近邻点
    fnn_dist = zeros(length(data)-2*dim,1);
    for i = 1:length(data)-2*dim
        fnn_dist(i) = min(dist_matrix(i,[1:i-1 i+1:end]));
    end
    
    % 计算FNN值
    FNN(dim) = sum(fnn_dist > knn_dist)/length(fnn_dist);
end

% 找到最佳嵌入维度
[~, best_dim] = min(FNN);

% 输出结果
disp(['最佳嵌入维度为：', num2str(best_dim)]);

其中，`data.txt`为数据文件，包含3640个数据点，每列为一个维度的数据。`dim_range`为嵌入维度的范围，这里设置为1到10。`FNN`为虚假最近邻点比例，用于记录每个嵌入维度的FNN值。最后输出最佳嵌入维度的结果。