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随着新工具、新技术的产生,人们使用越来越多的变量数据来描述某一现象,即为高维数据。但随着数据变量的增多,产生了前所未有的困难。文章介绍了降维方法来解决这一问题,并通过举例介绍了非线性降维方法在解决降维问题过程中的优势和重要意义。
降维方法及非线性降维方法举例
【摘 要】
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随着新工具、新技术的产生,人们使用越来越多的变量数据来描述某一现象,即为高维数据。但随着数据变量的增多,产生了前所未有的困难。文章介绍了降维方法来解决这一问题,并通
【机 构】
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吉林大学珠海学院公共基础课教学与研究中心
【出 处】
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中国高新技术企业
【发表日期】
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2011年10期
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