AI教程：机器学习之降维技术

降维是机器学习中一个重要的技术，它可以帮助我们处理高维数据，提高模型的性能和可解释性。以下是一些常用的降维技术：

常用降维技术

1. 主成分分析（PCA）

   • PCA通过保留数据的主要特征来降低数据的维度。
   • 它是一种无监督学习技术，适用于线性可分的数据。

2. t-SNE

   • t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）是一种非线性的降维技术。
   • 它可以将高维数据映射到低维空间，同时保持数据点之间的相似性。

3. LDA（线性判别分析）

   • LDA是一种线性降维技术，它通过最大化类间方差和最小化类内方差来选择最佳特征。

4. 特征选择

   • 特征选择是一种选择最有用特征的方法，它可以帮助我们降低数据的维度。
   • 常用的特征选择方法包括卡方检验、互信息等。

图像展示

以下是一个使用PCA进行降维的示例图像：

扩展阅读

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