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数据降维的处理工作接触到drtoolbox工具箱
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上传时间: 2019-03-26
详细说明： 线性降维是指通过降维所得到的低维数据能保持高维数据点之间的线性关系。线性降维方法主要包括PCA、LDA、LPP（LPP其实是LaplacianEigenmaps的线性表示）；非线性降维一类是基于核的，如KPCA，此处暂不讨论；另一类就是通常所说的流形学习：从高维采样数据中恢复出低维流形结构（假设数据是均匀采样于一个高维欧式空间中的低维流形），即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射。非线性流形学习方法有：Isomap、LLE、LaplacianEigenmaps、LTSA、MVU --------------------- 作者：JamesJuZhang 来源：CSDN 原文：https://blog.csdn.net/jojozhangju/a rticle/details/19329207 版权声明：本文为博主原创文章，转载请附上博文链接！
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