降维是数据科学和机器学习中的一个重要步骤，它旨在减少数据集的维度，同时尽可能保留原始数据的信息。以下是一些常见的降维算法：
常见降维算法
- 主成分分析 (PCA): PCA通过找到数据的主要成分来降低数据的维度。
- 线性判别分析 (LDA): LDA旨在找到一个投影，使得不同类别的数据点在该投影下尽可能地分开。
- 非负矩阵分解 (NMF): NMF通过将数据分解为非负矩阵的乘积来降低维度。
降维的应用
降维在许多领域都有广泛的应用，例如：
- 图像处理: 在图像处理中，降维可以用于图像压缩。
- 文本分析: 在文本分析中，降维可以用于主题建模。
相关资源
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降维算法流程图