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人工智能完整词典
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主成分分析（PCA）
一种线性降维技术，通过最大化正交轴上的解释方差，将相关变量转换为不相关的主成分。
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t-SNE（t分布随机邻域嵌入）
非线性降维算法，通过最小化原始空间和降维空间中概率分布的Kullback-Leibler散度来保留局部结构。
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等距映射（Isomap）
通过构建邻域图并使用多维主成分分析来保留测地线距离的降维算法。
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多维尺度分析（MDS）
通过寻找最小化距离保持应力的低维配置来保留点对之间距离的可视化技术。
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解释方差
每个主成分捕获的数据总方差比例，用作选择最优维度数的标准。
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自编码器
无监督神经网络，通过强制输出通过降维的潜在空间重建输入来学习压缩表示。
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因子分析
统计方法，将观测变量建模为未观测潜在因子的线性组合，分离共同方差和独特方差。
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t-SNE困惑度
控制t-SNE算法中考虑的有效邻居数量的超参数，影响局部结构和全局结构保持之间的平衡。
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ICA (独立成分分析)
一种盲源分离技术，旨在将多变量信号分解为统计上独立的成分，最大化非高斯性。
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变分自编码器
自编码器的概率扩展，学习潜在空间中的分布，允许生成新数据并实现更好的正则化。
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PHATE (基于亲和力的轨迹嵌入热扩散势能)
一种保留数据中轨迹和分支的算法，结合热扩散和降维技术来可视化连续过程。
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NMF (非负矩阵分解)
约束值为非负的矩阵分解方法，产生可解释的基和数据的加性表示。
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