降维是无监督学习中用于简化数据、提取关键特征的重要方法。以下是常见技术及其应用场景：

1. 主成分分析 (PCA)

  • 原理：通过线性变换找到数据主成分，保留最大方差方向
  • 适用场景：高维数据可视化（如人脸识别）、特征压缩
  • 示例：
    Principal_Component_Analysis

2. t-SNE (t分布随机邻接嵌入)

  • 原理：基于概率分布的非线性降维，保留局部相似性
  • 适用场景：复杂数据集的可视化（如文本分类）
  • 示例：
    t_SNE

3. UMAP (均匀流形近似)

  • 原理：结合流形学习和图论，构建高维数据的低维嵌入
  • 适用场景：生物数据、图像数据的可视化
  • 示例：
    UMAP

4. 自编码器 (Autoencoder)

  • 原理：利用神经网络学习数据的压缩表示
  • 适用场景：深度学习中的特征提取与生成
  • 示例：
    Autoencoder

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