基於TensorFlow理解三大降維技術：PCA、t-SNE 和自編碼器

在咱們開始以前，先看一個問題：若是你要爲如下案例選擇一種降維技術，你會怎麼選？

1. 你的系統能夠使用餘弦類似度測量距離，但你須要將其可視化，以便不懂技術的董事會成員也能理解，這些人可能甚至歷來沒據說過餘弦類似度；你會怎麼作？

2. 你有必要將數據的維度壓縮到儘量最低，你的限制是要保留大約 80% 的數據，你會怎麼作？

3. 你有一個數據庫，其中的數據是耗費了大量時間收集的，並且還時不時有新的（類似類型的）數據加入。你須要下降你已有數據的維度，而且還要給到來的新數據降維，你會選擇什麼方法？

這篇文章的目的是但願能幫助你更好地瞭解降維，以便你能輕鬆應對相似這樣的問題。

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