流形学习算法 包含了MDS PCA ISOMAP LLE等算法

资 源 简 介

很不错的流形学习算法 包含了MDS PCA ISOMAP LLE等算法

详 情 说 明

在这段文本中，我们提到了一些流形学习的算法，包括MDS，PCA，ISOMAP和LLE。值得一提的是，这些算法都是基于不同的数学原理和假设。MDS（多维缩放）是一种将高维数据映射到低维空间的方法，其基本原理是最小化数据点之间的距离误差。PCA（主成分分析）是一种常用的线性降维技术，它使用数据的协方差矩阵来计算投影方向，从而最大化数据的方差。ISOMAP（等距映射）是一种基于图论的非线性降维方法，它能够通过计算数据点之间的地图距离来保留数据的局部结构。LLE（局部线性嵌入）是一种使用局部线性模型来构建低维表示的非线性降维方法，它能够在保留数据的局部结构的同时，消除数据的非线性变化。