概述
常见的降维算法：
线性方法
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主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）、
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对应分析（Correspondence Ahalysis,CA)、
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多重对应分析（Multiple Corresspondence Analysis,MCA）、
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经典多维尺度分析（classical multidimensional scaling,cMDS）、
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主坐标分析（Principal Coordinate Analysis,PCoA）。
以上这些方法，常用于保留数据的整体性；
非线性的方法
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核主成分分析（Kernel Principal Component Analysis,Kernel PCA）、
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非度量多维尺度分析（Nonmetric Multidimensional Scaling,NMDS）、
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等度量映射（lsomap）、
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扩散映射（Diffusion Maps）、
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t分布随机嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding,t-SNE）在内的邻近嵌入技术
最后
以上就是曾经飞鸟为你收集整理的常见的降维算法的全部内容，希望文章能够帮你解决常见的降维算法所遇到的程序开发问题。
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