关于数据降维的一些经典算法

数据降维

0 前言

降维方法可分为有监督降维方法、半监督降维方法、无监督降维方法。

有监督的降维方法有：线性判别式分析（Linear discriminant analysis, LDA）; 边缘Fisher分析（Marginal fisher analysis，MFA）;最大边缘准则（Maximum margin criterion, MMC）等。

无监督的降维方法有：主成分分析（Principal component analysis, PCA）, 近邻保持投影（Neighborhood preserving embedding, NPE)，局部保持投影（Locality preserving projections, LPP），稀疏保持投影（SPP）等。

* 半监督的降维*方法有：半监督降维（Semi-supervised dimensionality reduction, SSDR）, 半监督判别式分析（Semi-supervised discriminant analysis，SDA）等。

未完待续，，，
有时间写详细的各算法详细分析