数据降维

数据降维与主成分分析在实际问题研究中，多变量问题是经常会遇到的。变量太多，无疑会增加分析问题的难度与复杂性，而且在许多实际问题中，多个变量之间是具有一定的相关关系的。因此，人们会很自然地想到，能否在相关分析的基础上，用较少的新变量代替原来较多的旧变量，而且使这些较少的新变量尽可能多地保留原来变量所反映的信息？

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机器学习中的10种非线性降维技术对比总结降维意味着我们在不丢失太多信息的情况下减少数据集中的特征数量，降维算法属于无监督学习的范畴，用未标记的数据训练算法。

【机器学习】数据降维找出两个非负矩阵，即包含所有非负元素(W，H)的矩阵，其乘积近似于非负矩阵x。这种因式分解可用于例如降维、源分离或主题提取。

机器学习常见降维方法及Python示例汇总【附完整代码】降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。

机器学习之心

分类预测 | Matlab实现基于LFDA-SVM局部费歇尔判别数据降维结合支持向量机的多输入分类预测基于局部费歇尔判别数据降维的LFDA-SVM的二分类及多分类建模做多特征输入单输出的二分类及多分类模型。程序内注释详细，直接替换数据就可以用。程序语言为matlab。程序可出分类效果图，降维展示图，混淆矩阵图。想要的私聊我吧。 PS:以下效果图为测试数据的效果图，主要目的是为了显示程序运行可以出的结果图，具体预测效果以个人的具体数据为准。

【数学建模】--因子分析模型因子分析有斯皮尔曼在1904年首次提出，其在某种程度上可以被看成时主成分分析的推广和扩展。

写进メ诗的结尾。

主成分分析方差是一个用来衡量一组数据离散程度的统计量，它是各样本与样本均值的差的平方和的平均值。方差越大，表示数据的离散程度越大。