高維少樣本數(shù)據(jù)降維方法對(duì)比分析：PCA vs t-SNE vs UMAP vs Autoencoders vs LLE
本文對(duì)比分析了PCA（主成分分析）、t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）、UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）、Autoencoders（自編碼器）和LLE（局部線性嵌入）五種常用方法在高維少樣本數(shù)據(jù)降維中的表現(xiàn)。研究發(fā)現(xiàn)，各方法各有優(yōu)劣，PCA適用于線性可分?jǐn)?shù)據(jù)，t-...
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