《西瓜书》笔记10：降维与度量学习（三）

4. 核化线性降维 线性降维方法假设：从高维空间到低维空间的函数映射是线性的。 现实任务中，可能需要非线性映射才可找到适当的低维嵌入。 如上图，样本点从二维空间中的矩形区域采样后，以S形曲面嵌入到三维空间。若直接使用线性降维方法对三维空间观察到的样本点进行降维，将丢失原本的低维结构。 “原本采样的”低维空间称为本真低维空间。 非线性降维的一种常用方法：基于核技巧对线性降维方法进行核化。 如核主成分

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