降维与度量学习
懒惰学习(lazy learning)
在训练阶段把样本保存起来,训练时间开销为零,待收到测试样本后再进行处理
急切学习(eager learning)
再训练阶段对样本进行学习处理的方法
降维(dimension reduction)
通过某种数学变换将原始高维属性空间转变为一个低维“子空间”
在这个子空间中样本密度大幅提高,距离计算也变得更为容易
多维缩放(Multiple Dimensional Scaling, MDS)
主成分分析(Principle Component Analysis, PCA)
核主成分分析(Kernelized PCA, KPCA)
等度量映射(Isometric Mapping)
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