流形学习初步

流形学习是机器学习研究员阅读文献绕不开的一个话题。

流形学习(Manifold Learning)是机器学习、模式识别中的一种方法,Manifold = Many fold,很多曲面片的叠加,在维数约简方面具有广泛的应用。主要思想是将高维的数据映射到低维,使该低维的数据能够反映原高维数据的某些本质结构特征。流形学习的前提基于一种假设,即某些高维数据,实际是一种低维的流形结构嵌入在高维空间中。流形学习的目的是将其映射回低维空间中,揭示其本质。

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