降维方法总结（线性与非线性）

文章目录 线性映射方法 主成分分析(PCA) 因子分析 流形学习 核化线性（KPCA）降维 t-SNE 多维标度法（MDS） 等距离映射(Isomap) 局部线性嵌入（LLE） 线性映射方法 如下方法为基于线性映射处理线性数据的方法。git 主成分分析(PCA) 关于PCA的原理以及实如今PCA主成分分析已经详细叙述，这里不作叙述。github 因子分析 关于因子分析的愿意以及实如今因子分析(Fa

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