非线性降维

高维数据,意味着数据需要多于两个或三个维度来表示,一般很难被解释。一种简化的方法是假设数据嵌在高维空间的一个非线性流形上。如果这个流形维数足够低,那么数据可以在低维空间中被可视化。




流形学习算法

自编码器


拉普拉斯特征映射

参见

引用

  1. . [2016-05-30]. (原始内容存档于2011-07-20).

外部链接

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