周志華 機器學習 Day17

低維嵌入 上一節討論是基於一個重要假設：任意測試樣本x附近任意小的距離範圍內總能找到一個訓練樣本，即訓練樣本的採樣密度足夠大，或稱爲「密度採樣」。但是，這個假設在現實任務中通常很難滿足。 事實上，在高維情形下出現的數據樣本稀疏、距離計算困難等問題，是所有機器學習方法共同面臨的嚴重障礙，被稱爲「維數災難」。而緩解該災難的一個重要途徑是降維，亦稱「維數約簡」，即通過某種數學變換將原始高維屬性空間轉變爲

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