数据降维方法小结
原文：http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001 数据的形式是多种多样的，维度也是各不相同的，当实际问题中遇到很高的维度时，如何给他降到较低的维度上？前文提到进行属性选择，当然这是一种很好的方法，这里另外提供一种从高 ...
原文：浅谈降维方法
在很多应用领域，例如模式识别，语义分析，文本分类等等，通常是高维的数据。在这种情况下，降维是一个有效的处理这些数据的方法。到目前为止，出现了很多的降维方法，可分为三大类，无监督 监督 半监督。监督的降维方法主要包括线性判别分析 LDA ，边缘Fisher分析 MFA ，最大边缘准则 MMC 。无监督的降维方法主要包括主成分分析 PCA ，局部保持投影 LPP 等等。而半监督降维方法包括了半监督降维 ...
2018-05-03 19:06 0 1262 推荐指数：
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