基于局部和全局一致性算法的双月数据分类（MATLAB实现）

基于局部和全局一致性算法的双月数据分类（MATLAB实现）

双月数据分类是一种常见的机器学习问题，旨在通过给定的数据集将数据点分为两个具有不同特征的类别。在这篇文章中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于局部和全局一致性算法的双月数据分类。

算法原理：
局部和全局一致性算法是一种基于图的半监督学习方法，通过在数据集中构建图结构，并利用局部和全局一致性进行数据分类。其基本思想是相似的数据点在图中具有相似的标签，从而实现数据分类。

MATLAB实现：
首先，我们需要准备双月数据集。双月数据集由两个月牙形状的类别组成，每个类别具有不同的特征。可以使用MATLAB的数据生成函数来创建这样的数据集。

% 生成双月数据集
N = 200; % 数据点总数
r = 10;