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降维可以按照【有监督】-【无监督】，【线性】-【非线性】和【全局】-【局部】来分类。
也可以按照【Subspace Learning】,【Manifold Learning(流线学习)】【核函数】来实现。
Subspace Learning: (解决线性)
(1) PCA
(2) Linear Discriminat Analysis(LDA)
(3) Multidimensional Scaling(MDS)
Manifold Learning:（解决非线性）
(1) Isometric Feature Mapping
(2) Locally Linear Embedding(LIE)
(3) Laplacian Eigenmaps
Kernel Functions（解决非线性）
(1) Kernel PCA
