降维与度量学习
来源：互联网 发布：仙剑奇侠传 知乎 编辑：程序博客网 时间：2024/05/16 07:28
降维与度量学习
KNN近邻学习
基本思想：给定测试样本，基于某种距离测度，找出与其最近的k个训练样本，然后基于这k个样本进行投票选择测试样本的归属。
维数灾难：在高维情况下，数据样本稀疏、距离计算困难等问题，使得机器学习算法运行非常困难。通常的做法是对其进行降维。
降维算法
<多维缩放MDS>
保持了在原多维空间中的距离在低维空间中也相等。
<主成分分析PCA>
<kernal PCA>
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