特征选择与稀疏学习——机器学习(周志华)

原文链接 上篇主要介绍了经典的降维方法与度量学习，首先从“维数灾难”导致的样本稀疏以及距离难计算两大难题出发，引出了降维的概念，即通过某种数学变换将原始高维空间转变到一个低维的子空间，接着分别介绍了kNN、MDS、PCA、KPCA以及两种经典的流形学习方法，k近邻算法的核心在于k值的选取以及距离的度量，MDS要求原始空间样本之间的距离在降维后的低维空间中得以保持，主成分分析试图找到一个低维超平面来

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