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主成分分析
一种线性降维统计方法，将相关变量转换为称为主成分的新不相关变量，同时最大化解释方差。
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t-SNE
一种非线性降维算法，特别适用于高维数据可视化，能够保留局部结构和邻近点之间的相似性。
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UMAP
基于代数拓扑的非线性降维技术，既能保留数据的局部结构又能保留全局结构，同时比t-SNE更快。
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独立成分分析
一种盲源分离统计方法，将数据转换为统计上独立的成分，假设源信号是非高斯的。
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非负矩阵分解
一种降维算法，将非负矩阵分解为两个同样非负的低秩矩阵，便于成分的可解释性。
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线性判别分析
一种监督降维方法，最大化类间分离度同时最小化类内方差，主要用于分类任务。
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变分自编码器
一种生成式深度学习模型，使用带有变分正则化的编码器-解码器神经网络学习数据的概率潜在表示。
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等距映射
一种非线性降维算法，通过使用最近邻图中的最短路径来保留数据流形上的测地距离。
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局部线性嵌入
一种非线性技术，通过在低维空间中将其最近邻点的线性组合重构每个点，来保持点之间的局部线性关系。
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因子分析
一种探索性统计方法，用于识别未观测到的潜在变量（因子），这些变量解释了多元数据集中观测变量之间的相关性。
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协方差矩阵
对称方阵，量化变量对之间的协方差，对于理解数据中的线性关系和计算主成分至关重要。
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特征值
与线性变换的特征向量相关的标量，表示主成分分析中每个主成分的相对重要性。
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特征向量
线性变换仅通过简单伸缩作用的方向，对应于原始数据空间中最大变化的主轴。
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格拉姆矩阵
对称正定矩阵，包含所有向量对之间的点积，对于核方法和奇异值分解至关重要。
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核主成分分析
主成分分析的非线性扩展，使用核函数在应用线性主成分分析之前将数据隐式映射到更高维空间。
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扩散映射
基于扩散过程的降维方法，通过构建马尔可夫转移图来捕捉数据的内在几何结构。
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截断奇异值分解
奇异值分解的一种变体，仅保留前k个最大的奇异值及对应的向量，针对稀疏和大规模矩阵进行了优化。
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流形学习
一类非线性技术，假设高维数据存在于一个低维流形上，旨在发现这种底层结构。
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