你知道哪些降维打击的实例?
2023-07-16 阅读 39
降维打击是指将高维数据映射到低维空间的过程，常用于数据可视化、特征提取和模型训练等领域。以下是一些常见的降维打击实例：
1. 主成分分析（PCA）：通过线性变换将原始数据映射到新的正交特征空间，使得映射后的特征具有最大的方差。
2. 线性判别分析（LDA）：在分类问题中，通过最大化类间距离和最小化类内距离的方式，将原始数据映射到低维空间。
3. t-SNE：通过保持高维空间中样本之间的相似性关系，将数据映射到二维或三维空间，用于数据可视化。
4. 自编码器：通过训练一个神经网络，将输入数据压缩到低维空间，并尽可能地重构原始数据，用于特征提取和数据压缩。
5. 多维缩放（MDS）：通过保持高维空间中样本之间的距离关系，将数据映射到低维空间，用于数据可视化和相似性分析。
这些是常见的降维打击方法，每种方法都有其适用的场景和优缺点，选择适合的方法需要根据具体问题和数据特点进行评估。
更新于 2023年07月16日
