线性的流行学习方法：主成分分析（PCA），非线性
线性的流行学习方法：主成分分析（PCA），非线性
把降维的数据还原回高维数据（会有损失）：
一、降维介绍 降维是对数据高维度特征的一种预处理方法。降维是将高维度的数据保留下最重要的一些特征，去除噪声和不重要...
Principal Component Analysis，用于提取数据的主要特征，从而可用于高维数据的降维。可以认...
目录 PCA(Principal Components Analysis) 主成分分析 主要用于对数据降维：把高维...
1.数据规约 即数据精简，包括属性规约（行）和数值规约（列）。 2.降维 （1）定义：降维是将高维度的数据保留下最...
引言：t-SNE 是一种非线性降维算法，非常适用于高维数据降维到2维或者3维，进行可视化。是单细胞测序高分文章中常...
理论部分 特征降维 特征降维是无监督学习的一种应用：将n维的数据降维为m维的数据（n>m）。可应用于数据压缩等领域...
PCA, Principal Components Analysis主成分分析是针对高维复杂数据降维的常用算法。 ...
在现实高维数据情况下，会有数据样本稀疏、距离计算困难等问题，被称为“维数灾难”。解决的方法就是降维，也称之为“维数...
本文标题：高维数据降维
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