標簽: PCA

2 篇文章

高維少樣本數(shù)據(jù)降維實用指南

頭條 柳永 2025-06-30 19:21 7916次瀏覽 30條評論

本指南將詳細介紹如何處理高維少樣本數(shù)據(jù)，通過降維技術提升數(shù)據(jù)分析效率與準確性，特別適合機器學習初學者和數(shù)據(jù)分析師。...

閱讀全文

高維少樣本數(shù)據(jù)降維方法對比分析：PCA vs t-SNE vs Autoencoders vs LLE

電影 陳曉 2025-06-30 19:21 823次瀏覽 13條評論

本文對比分析了主成分分析（PCA）、t-分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）、自動編碼器（Autoencoders）和局部線性嵌入（LLE）在高維少樣本數(shù)據(jù)降維中的表現(xiàn)。結果表明，各方法在不同維度保留、可視化效果、計算效率及模型復雜度上各有優(yōu)劣，選擇時需根據(jù)具體需求權衡。...

閱讀全文