四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps
四大机器学习降维算法：PCA、LDA、LLE、Laplacian Eigenmaps 引言算法 机器学习领域中所谓的降维就是指采用某种映射方法，将原高维空间中的数据点映射到低维度的空间中。降维的本质是学习一个映射函数 f : x->y，其中x是原始数据点的表达，目前最多使用向量表达形式。 y是数据点映射后的低维向量表达，一般y的维度小于x的维度（固然提升维度也是能够的）。f多是显式的或隐式的、线性
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