一、理論基礎 Multidimensional Scaling（MDS）是一種非常流行的降維演算法。它是一種將高維數據降至低維的方法，通常用於可視化高維數據。MDS演算法根據數據之間的…
一、PCA的介紹 PCA(principal component analysis)是一種常用的線性降維方法，可以通過將高維數據投影到低維空間中，實現對數據的有效壓縮和特徵提取。其…
一、umap降維的優勢 umap降維是一種非線性的降維演算法，與傳統的線性降維演算法相比，有著以下優勢： 1、非線性特徵提取能力更強：傳統的線性降維演算法依賴於數據的線性結構，在處理非線…
