關於資料降維的一些經典演算法
資料降維
0 前言
降維方法可分為有監督降維方法、半監督降維方法、無監督降維方法。
有監督的降維方法有:線性判別式分析(Linear discriminant analysis, LDA); 邊緣Fisher分析(Marginal fisher analysis,MFA);最大邊緣準則(Maximum margin criterion, MMC)等。
無監督的降維方法有:主成分分析(Principal component analysis, PCA), 近鄰保持投影(Neighborhood preserving embedding, NPE),區域性保持投影(Locality preserving projections, LPP),稀疏保持投影(SPP)等。
* 半監督的降維*方法有:半監督降維(Semi-supervised dimensionality reduction, SSDR), 半監督判別式分析(Semi-supervised discriminant analysis,SDA)等。
未完待續,,,
有時間寫詳細的各演算法詳細分析
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