文件名称：典型相关分析matlab实现代码-cca-1:超越CCA：多视图模型的矩匹配-ICML'2016
文件大小：81KB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-09 07:26:32
系统开源
典型相关分析matlab实现代码超越CCA：多视图模型的时刻匹配 ＃＃＃＃关于 该项目包含几种基于矩匹配的算法，用于在与规范相关分析密切相关的多视图模型中进行估计。 此外，此代码重现了以下论文的实验，其中介绍了这些模型和算法： A. Podosinnikova，F。Bach，S。Lacoste-Julien。 。 ICML，2016年。 如果您使用此代码进行研究，请引用本文。 这些算法是为通常使用经典典范相关分析（CCA）的情况而设计的，但更适合于处理，例如非负计数数据或非负计数数据和连续数据在不同视图中的组合。 与经典的CCA相比，所提出的算法具有良好的可识别性，因此更适合于解释目的。 该代码大部分是用Matlab编写的，但是有几个通过mex文件调用的C ++函数。 即使您的Matlab无法识别C ++编译器，也会提供Mac和Linux的已编译mex文件。 ＃＃＃＃快速开始 确保您的Matlab可以识别C ++编译器： mex -setup 保存所有必需的路径并构建mex文件： install.m 复制实验： reproduce_figure_* 合成数据和曲线图保存到experim
【文件预览】：
cca-1-master
----reproduce_figure_3_left_and_middle.m(3KB)
----deinstall.m(367B)
----reproduce_figure_2_left_and_middle.m(2KB)
----reproduce_figure_2_right.m(2KB)
----data()
--------sample_parameters_for_figure_3_right.m(937B)
--------sample_parameters_for_figure_3_middle.m(1KB)
--------sample_parameters_for_figure_3_left.m(1KB)
--------sample_parameters_for_figure_2_left.m(894B)
--------sample_parameters_for_figure_2_right.m(1KB)
----sample()
--------sample_from_linear_ncca.m(2KB)
--------sample_toy_topic_matrix.m(959B)
--------sample_from_linear_dcca.m(2KB)
----LICENSE(11KB)
----install.m(619B)
----reproduce_figure_3_right.m(1KB)
----algorithms()
--------jadeR.m(19KB)
--------ncca_spectral.m(2KB)
--------nmf.m(1KB)
--------dcca_gencov.m(2KB)
--------dica.m(2KB)
--------dcca.m(1KB)
--------ncca.m(2KB)
--------helpers()
----evaluation()
--------HungarianBipartiteMatching.m(9KB)
--------l1_error_cont.m(1KB)
--------get_dcca_matrices_oracle.m(625B)
--------l1_error.m(2KB)
----README.md(3KB)
----scripts()
--------make_plot_figure_2_middle.m(2KB)
--------make_plots_figure_2_left_and_right.m(5KB)
--------run_experiment_figure_3_left_and_middle.m(2KB)
--------run_experiment_figure_3_right.m(1KB)
--------make_plots_figure_3_left_and_middle.m(4KB)
--------plots()
--------make_plots_figure_3_right.m(4KB)
--------run_experiment_figure_2.m(3KB)
----helpers()
--------get_folder.m(103B)
--------create_exp_folder.m(279B)
--------get_file.m(113B)