流形学习（manifold learning）综述
原文地址：https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假设数据是均匀采样于一个高维欧氏空间中的低维流形，流形学习就是从高维采样数据中恢复低维流形结构，即找到高维空间中的低维流形，并求出相应的嵌入映射，以实现维数约简或者数据可视化。它是 ...
原文：机器学习算法总结(十二)——流形学习（Manifold Learning）
什么是流形 流形学习的观点：认为我们所能观察到的数据实际上是由一个低维流行映射到高维空间的。由于数据内部特征的限制，一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上这些数据只要比较低的维度就能唯一的表示。所以直观上来讲，一个流形好比是一个 d 维的空间，在一个 m 维的空间中 m gt d 被扭曲之后的结果。需要注意的是流形并不是一个形状，而是一个空间。举个例子来说，比如说一块布，可以把它看成一个二维 ...
2018-07-15 17:43 0 31429 推荐指数：
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