投影寻踪算法MATLAB实现

投影寻踪算法的 MATLAB 实现，用起来还是挺顺的。四个.m文件配合得不错，各自负责初始化、投影计算、残差和更新优化，逻辑上清晰。像你要做数据降维、特征提取，或者可视化前的，这套代码上手快，结构也蛮规整的。

投影寻踪的思路，其实就是在高维数据里找个方向，把它们投到低维空间里，还尽量保留原来的分布特征。核心是优化那个投影方向，所以用到了梯度下降或牛顿法什么的。你会看到project.m和residual.m这两个文件反复在跑，一边投影一边测效果。

代码的分工也挺工整的：init.m设好初始参数，比如迭代轮数、初始向量这些；project.m负责执行投影计算；residual.m搞残差评估；update.m就是每轮优化的主角。你可以循环跑这几个文件，直到满足停止条件，挺适合做可控的实验。

实际跑起来，建议你先检查下数据有没有标准化。用zscore或者自己动手归一化都行，不然优化效果不稳定。梯度下降那部分你也可以结合下MATLAB 梯度下降法的实现，调下步长参数，效果会更。

顺带一提，这个源代码链接里包含的就是那四个.m文件，有兴趣你可以下载来看下结构。代码不复杂，变量名也挺直白，适合自己动手改点东西。

如果你之前用过 PCA 或者 t-SNE 之类的降维方法，不妨试试这个，投影寻踪更灵活，优化空间大，而且可解释性也不错。是你想在二维图上看到分群效果的时候，它会比 PCA 表现得更直观。