2024年2月16日
机器学习中的10种非线性降维技术对比总结
摘要： 降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。 尽管降维方法种类繁多，但它们都可以归为两大类:线性和非线性。 线性方法将数据从高维空间线性投影到低维空间(因此称为线性投影)。例子包括PCA和LDA。 非线性方法提供了一种执行非线性 阅读全文
posted @ 2024-02-16 13:17 deephub 阅读(45) 评论(0) 推荐(0) 编辑