四大機器學習降維算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
四大機器學習降維算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言算法 機器學習領域中所謂的降維就是指採用某種映射方法，將原高維空間中的數據點映射到低維度的空間中。降維的本質是學習一個映射函數 f : x->y，其中x是原始數據點的表達，目前最多使用向量表達形式。 y是數據點映射後的低維向量表達，一般y的維度小於x的維度（固然提升維度也是能夠的）。f多是顯式的或隱式的、線性
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