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摘要：數(shù)據(jù)降維是有效使用高維數(shù)據(jù)的第一步。文章分類介紹了幾種具有代表性的數(shù)據(jù)降維算法，包括線性降維算法如主成分分析（PCA）和線性判別分析（LDA），以及非線性降維算法如核主成分分析（KPCA）、局部線性嵌入（LLE）、等距特征映射（Isomap）和基于自編碼器的降維方法。文章重點闡述了這些降維算法的基本思想和計算方法，并分析了各自的優(yōu)缺點，最后對目前降維算法研究中存在的問題進行了剖析。（剩余1098字）
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高維數(shù)據(jù)降維算法綜述
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