降维

一、理论基础 Multidimensional Scaling（MDS）是一种非常流行的降维算法。它是一种将高维数据降至低维的方法，通常用于可视化高维数据。MDS算法根据数据之间的…

一、PCA的介绍 PCA(principal component analysis)是一种常用的线性降维方法，可以通过将高维数据投影到低维空间中，实现对数据的有效压缩和特征提取。其…

一、umap降维的优势 umap降维是一种非线性的降维算法，与传统的线性降维算法相比，有着以下优势： 1、非线性特征提取能力更强：传统的线性降维算法依赖于数据的线性结构，在处理非线…