国科大prml11-降维

文章目录 1.维度、特征与维度灾难 维度=特征 维度灾难 降维 1 维度选择 3.特征抽取 3.1 预备知识 3.2 线性模型 3.2.1 多维缩放MDS 3.2.2 线性降维的一般形式 3.2.3 PCA主成分分析 3.3 非线性模型 3.3.1KPCA 3.3.2流行学习（欧氏距离不能反映相似性） 3.3.3 拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmap) 3.3.4 自编码器 RB

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