js最全的数组的降维5种办法(小结)

github上评分比较高的一个用eigen实现的C++算法 写的挺好的

TSNE降维方法，常见机器学习降维方法之一，代码中脚本可以直接生成可视化图标，供学习用

详细的CCA降维方法的matlab实现源代码。

数据降维PPT，了解什么是机器学习（数据挖掘）中数据降维，以及常见的降维方法及其实现。

代码实例化数据降维的方法，以主成分分析LDA和线性判别LDA为例。

本程序利用KPCA来对原始数据进行降维，里面有较为详细的注解，能够帮助大家理解，程序比较精简，是在前人的基础上进行的修改后的结果，运行绝对无错误。

特征降维，在特征维数较高时，会有数据冗余，该程序可以很好的进行特征降维，

本代码在MATLAB平台实现，可用于快速PCA降维。所谓快速，就是在计算特征值、特征向量时先求解低维矩阵的特征值、特征向量，再根据数学原理还原回实际解的过程。

特征降维是模式识别中重要的一步，从图像中提取的原始特征往往维度较高，需要对其降维处理。基于AdaBoost的特征降维是具有良好的特征选择能力，其对每一维特征训练若分离器，根据分类效果调整权重，并最终选

目前最好的降维方法。高维数据的降维与可视化。如果将维度降到2维或3维，我们就能将原始数据可视化，从而对数据的分布有直观的了解，发现一些可能存在的规律。