流形學習

流形學習（manifold learning）是機器學習、模式識別中的一種方法，在維數約簡方面具有廣泛的應用。它的主要思想是將高維的數據映射到低維，使該低維的數據能夠反映原高維數據的某些本質結構特徵。流形學習的前提是有一種假設，即某些高維數據，實際是一種低維的流形結構嵌入在高維空間中。流形學習的目的是將其映射回低維空間中，揭示其本質。以下圖爲例，左邊是一個三維數據的分佈，右邊是降低到二維後的結果。

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