VMD（Vectorized Multi-Dimensional Regularization）是一種用于處理多維數(shù)據(jù)的方法，它可以將多維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為一維數(shù)據(jù)，并使用正則化項(xiàng)來防止過擬合。在MATLAB中，可以使用以下代碼實(shí)現(xiàn)VMD算法：

function [y, reg] = vmd(x, y, lambda)
    % x: 輸入數(shù)據(jù)，形狀為[m, n]
    % y: 輸出數(shù)據(jù)，形狀為[m, n]
    % lambda: 正則化參數(shù)

    % 計(jì)算特征值和特征向量
    [V, S] = eig(A);

    % 計(jì)算特征向量的歸一化因子
    S_norm = norm(S, 'fro');

    % 計(jì)算特征向量的權(quán)重
    W = V \ S;

    % 計(jì)算正則化項(xiàng)
    reg = lambda * sum(abs(W));

    % 計(jì)算輸出數(shù)據(jù)
    y = W * x;
end

在這個函數(shù)中，x是輸入數(shù)據(jù)，y是輸出數(shù)據(jù)，lambda是正則化參數(shù)。函數(shù)首先計(jì)算輸入數(shù)據(jù)的奇異值分解，然后計(jì)算特征向量的歸一化因子，接著計(jì)算特征向量的權(quán)重，最后計(jì)算正則化項(xiàng)。最后，將特征向量的權(quán)重與輸入數(shù)據(jù)相乘，得到輸出數(shù)據(jù)。