特征降维是数据挖掘和机器学习中的一个重要步骤，它旨在减少数据集中的特征数量，同时尽可能保留原始数据的本质信息。以下是一些关于特征降维的资源和学习材料。

常用特征降维方法

  • 主成分分析（PCA）
  • 线性判别分析（LDA）
  • 非线性降维方法
    • t-SNE
    • UMAP

学习资源

  1. 《机器学习实战》 - 这本书中详细介绍了PCA和LDA等降维方法。
  2. 《深度学习》 - 该书涵盖了一些非线性降维方法，如t-SNE。

图片示例

主成分分析（PCA）示例

PCA

t-SNE可视化

t-SNE