Matlab实现降维与特征选择的源码解析

Matlab作为一款强大的数值计算和科学计算软件，在数据处理和分析领域应用广泛。其中，降维和特征选择是机器学习和数据挖掘中的重要技术，用于减少数据维度、提高模型效率。

本源码demo展示了如何利用Matlab实现降维和特征选择算法。代码中包含详细注释，阐述算法原理和实现步骤，并提供示例数据进行演示。用户可以根据自身需求修改参数，应用于实际项目中。

源码涵盖以下方面：

• 主成分分析 (PCA)
• 线性判别分析 (LDA)
• 特征选择方法

通过学习本源码，用户可以深入理解降维和特征选择算法的原理和实现方法，并掌握使用Matlab进行数据预处理和分析的技巧。