機器學習筆記 數據降維算法

降維本質：學習一個映射函數f：x→y，x爲原始數據點表達，y是數據點映射後的低維向量。映射函數可以是顯示或隱式的、線性或非線性的。 主成分分析PCA算法： SVD降維：奇異值分解（SVD）等價於PCA主成分分析。 非線性降維方法： PCA基於線性降維，非線性處理方法有：核化線性降維（KPCA）、流形學習降維、多維縮放（MDS）降維、等度量映射降維（Isomp)、局部線性嵌入（LLE）

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