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数据降维方法介绍（十二）
第八种方法：自编码器降维姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：基于自编码网络AutoEncoder完成数据降维并...

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数据降维方法介绍（十一）
第七种方法：拉普拉斯特征映射姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：LE（拉普拉斯特征谱）[https://blo...

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数据降维方法介绍（十）
第六种方法：因子分析（Factor Analysis）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：因子分析（FA）算法...

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流行学习
姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：流行学习Manifold Learning[https://blog.csd...

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数据降维方法介绍（九）
第五种方法：核主成分分析（KPCA）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：KPCA实现[https://down...

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数据降维方法介绍（八）
第四种方法：局部线性嵌入方法（LLE）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：【机器学习】【降维】局部线性嵌入(L...

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数据降维方法介绍（七）
两种降维方法的比较：PCA（主成分分析法）与LDA（线性鉴别分析法）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：降维方...

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数据降维方法介绍（六）
第三种方法：线性鉴别分析方法（LDA）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院转载：机器学习(30)之线性判别分析(LD...

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数据降维方法介绍（五）
第二种方法：主成分分析法（二）姓名：何源学号：21011210073 学院：通信工程学院【嵌牛导读】主成分分析法原理【嵌牛鼻子】主成分分...

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