數據降維方法小結
原文：http://blog.csdn.net/yujianmin1990/article/details/48223001 數據的形式是多種多樣的，維度也是各不相同的，當實際問題中遇到很高的維度時，如何給他降到較低的維度上？前文提到進行屬性選擇，當然這是一種很好的方法，這里另外提供一種從高 ...
原文：淺談降維方法
在很多應用領域，例如模式識別，語義分析，文本分類等等，通常是高維的數據。在這種情況下，降維是一個有效的處理這些數據的方法。到目前為止，出現了很多的降維方法，可分為三大類，無監督 監督 半監督。監督的降維方法主要包括線性判別分析 LDA ，邊緣Fisher分析 MFA ，最大邊緣准則 MMC 。無監督的降維方法主要包括主成分分析 PCA ，局部保持投影 LPP 等等。而半監督降維方法包括了半監督降維 ...
2018-05-03 19:06 0 1262 推薦指數：
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轉自：http://blog.csdn.net/u012162613/article/details/45920827 1.流形學習的概念 流形學習方法(Manifold Learning)，簡稱流形學習，自2000年在著名的科學雜志《Science》被首次提出以來，已成為信息科學 ...