无监督之聚类与降维任务--近邻嵌入方法(从LLE到t-SNE)
无监督学习Neighbor Embedding近邻嵌入–从LLE 到 T-SNE2019-09-28 参考资料:李宏毅机器学习(2016); Neighbor Embedding近邻嵌入不同于PCA,实际上是一种非线性的降维方法,本文对三种常用的近邻嵌入算法做简单的介绍。 概念:流形学习(Manifold Learning) 流形学习的目的抽象的来说就是寻找高维空间的低维规律,即样本点的分布其实可能是在低维的一个空间里,只是被扭曲被塞到高维空间里面。最常用的举例就是地球,地球的表面就是一个manifold(一个二维的平面,被塞到一个三维的空间里面)。在manifold里面只有很近距离的点,(欧式距离)Euclidean...