机器学习（六）——降维处理原理

（一）降维的基本知识点总结  1、降维方法分为线性和非线性降维，非线性降维又分为基于核函数和基于特征值的方法。  （1）线性降维：PCA、ICA、LDA、LFA、LPP  （2）非线性降维方法：①基于核函数的方法：KPCA、KICA、KDA  ②基于特征值的方法：ISOMAP、LLE、LE、LPP、LTSA、MVU  或者将降维方法如下图分类：    2、降维的作用：（为什么会有这些作用？）  （

>>阅读原文<<