流形学习:是什么,怎么做,为什么
原文中文,约200字,阅读约需1分钟。发表于: 。Manifold learning is a set of methods to find the low dimensional structure of data, allowing visualization, de-noising, and interpretation, with a focus on statistical foundations and parameter choices.
该论文提出了一种名为invertible manifold learning的降维方法,通过稀疏坐标转换和局部等距约束,保持拓扑和地理结构的完整性。在七个数据集上进行实验,证明该方法可以实现可逆降维和学习流形数据的性质。