机器学习中7种常用的线性降维技术总结
1、Principal Component Analysis (PCA) Principal Component Analysis (PCA) 是一种常用的降维技术，用于将高维数据集转换为低维表示，同时保留数据集的主要特征。PCA 的目标是通过找到数据中最大方差的方向（主成分），将数据投影到这些方向上，从而实现降维。 PCA 的主要思想是通过线性变换将原始数据映射到一个新的坐标系下，使得...
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。 线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。 非线性方法提供了一种执行非线性降维(NLDR)的方法。我们经常使用NLDR来发现原始数据的非线性结构。当原始数据不可线性分离时，NLDR很有用。在某些情况下，非线性降维也被称为流形学习。 本文整理了10个常用的非线性降维技术，可以帮助你...
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