LE 拉普拉斯特征映射算法

拉普拉斯特征映射算法，MATLAB编写。

function mappedX= LE（X no_dims k sigma）
%LAPLACIAN_EIGEN Performs non-linear dimensionality reduction using Laplacian Eigenmaps
%
%   [mappedX mapping] = laplacian_eigen（X no_dims k sigma eig_impl）
%
% Performs non-linear dimensionality reduction using Laplacian Eigenmaps.
% The data is in matrix X in which the rows are the observations and the
% columns the dimensions. 
% The reduced data is returned in the matrix mappedX.

    if ~exist（‘no_dims‘ ‘var‘）
        no_dims = 2;
    end
    if ~exist（‘k‘ ‘var‘）
        k = 12;
    end
	if ~exist（‘sigma‘ ‘var‘）
		sigma = 1;
    end
  
    % Construct neighborhood graph
    disp（‘Constructing neighborhood graph...‘）;
    if size（X 1） < 4000
        G = squareform（pdist（X ‘euclidean‘））;
        % Compute neighbourhood graph
       

 属性            大小     日期    时间   名称
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     文件       2006  2015-05-03 15:15  LE.m

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                 2006                    1