机器学习----流形学习

目的： 找到这个从高维到低维的映射   作用： 流形可以作为一种数据降维的方式。 输出数据更本质的特征，用更少的数据能尽可能多地表示原始数据。   通过现实理解： 在现实中能够观察到的真实数据，其实是“低维流形映射到高维空间”上的。 换句话说：一些高维中的数据会产生维度上的冗余，实际上只需要比较低的维度就能唯一地表示。   举例： 例一：用二维空间表示一个圆是冗余的：因为“在极坐标下只需要一个半径

>>阅读原文<<