一，介绍现实中往往很多数据是线性不可分的，因此我们需要引入核函数把数据映射到高纬度而达到线性可分。基于核函数的主成分分析（KPCA）和主成分分析（KPCA）的步骤是一样的，只不过需要用核函数替代了原来的数据。原理从其他地方拷贝而来：二，代码实现from sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.decomposition import PCAfr

继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲Laplacian Eigenmaps。其实不是说每一个算法都比前面的好，而是每一个算法都是从不同角度去看问题，因此解决问题的思路是不一样的。这些降维算法的思想都很简单，却在有些方面很有效。这些方法事实上是后面一些新的算法的思路来源。Laplacian Eigenmaps[1] 看问题的角度和LLE有些相似，也是用graph的角

一，介绍现实中往往很多数据是线性不可分的，因此我们需要引入核函数把数据映射到高纬度而达到线性可分。基于核函数的主成分分析（KPCA）和主成分分析（KPCA）的步骤是一样的，只不过需要用核函数替代了原来的数据。原理从其他地方拷贝而来：二，代码实现from sklearn.datasets import make_moonsfrom sklearn.decomposition import PCAfr

继续写一点经典的降维算法，前面介绍了PCA,LDA，LLE，这里讲一讲Laplacian Eigenmaps。其实不是说每一个算法都比前面的好，而是每一个算法都是从不同角度去看问题，因此解决问题的思路是不一样的。这些降维算法的思想都很简单，却在有些方面很有效。这些方法事实上是后面一些新的算法的思路来源。Laplacian Eigenmaps[1] 看问题的角度和LLE有些相似，也是用graph的角

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