流形學習（manifold learning）綜述
原文地址：https://blog.csdn.net/dllian/article/details/7472916 假設數據是均勻采樣於一個高維歐氏空間中的低維流形，流形學習就是從高維采樣數據中恢復低維流形結構，即找到高維空間中的低維流形，並求出相應的嵌入映射，以實現維數約簡或者數據可視化。它是 ...
原文：機器學習算法總結(十二)——流形學習（Manifold Learning）
什么是流形 流形學習的觀點：認為我們所能觀察到的數據實際上是由一個低維流行映射到高維空間的。由於數據內部特征的限制，一些高維中的數據會產生維度上的冗余，實際上這些數據只要比較低的維度就能唯一的表示。所以直觀上來講，一個流形好比是一個 d 維的空間，在一個 m 維的空間中 m gt d 被扭曲之后的結果。需要注意的是流形並不是一個形狀，而是一個空間。舉個例子來說，比如說一塊布，可以把它看成一個二維 ...
2018-07-15 17:43 0 31429 推薦指數：
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