lPP 用于数据降维

资 源 简 介

lPP 用于数据降维

详 情 说 明

LPP（Locality Preserving Projections）是一种经典的数据降维方法，特别适合处理高维数据中的局部结构保留问题。与PCA等全局线性方法不同，LPP通过构建邻域图来捕获数据流形结构，在降维过程中能更好地保持原始数据的局部几何关系。

核心思想是通过构造权重矩阵来描述样本点之间的局部关系，然后求解广义特征值问题得到投影矩阵。这种方法在图像识别、文本分类等领域表现优异，尤其当数据具有明显的非线性流形结构时，LPP能比传统线性方法保留更多有鉴别力的局部特征。

实际使用时需要注意邻域大小和核函数的选择，这两个参数会显著影响降维效果。LPP计算复杂度适中，配合k-nearest neighbor等简单邻域算法即可快速实现，是平衡效果与效率的实用降维工具。