调参侠鱼尾
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【Python机器学习基础教程】第三章第四节：降维、特征提取与流形学习

降维、特征提取与流形学习

  • 主成分分析
  • 非负矩阵分解
  • 用t-SNE进行流形学习

前面讨论过，利用无监督学习进行数据变换可能有很多种目的。最常见的目的就是可视化、压缩数据，以及寻找信息量更大的数据表示以用于进一步的处理。
为了实现这些目的，最简单也最常用的一种算法就是主成分分析。我们也将学习另外两种算法：非负矩阵分解（NMF）和 t-SNE，前者通常用于特征提取，后者通常用于二维散点图的可视化。

主成分分析

非负矩阵分解

用t-SNE进行流形学习

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