5.1　高维数据变换

降低数据维度可以利用线性或非线性变换把高维数据投影到低维空间,通过投影保留数据间的重要关系(如保持数据区分,无信息损失等)。

降维常用的线性变换方法有主成分分析(PCA)、多维尺度分析(MDS)、非负矩阵分解(NMF),常用的非线性变换有等距映射(ISOMAP)、局部线性嵌入法(LLE)。下面将以主成分分析、多维尺度分析、等距映射、局部线性嵌入为例介绍降维的原理。(https://www.daowen.com)