GT-PCA：高效且可解释的降维方法 —— 具有一般转换不变性的主成分分析
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内容提要
本文介绍了一种基于PCA的新方法，用于估计具有非线性结构的数据的内在维数。该方法利用整个数据集估计内在维数，并方便增量学习。实验结果表明，该方法可以过滤数据中的噪声，并在邻域区域大小增加时收敛到稳定的估计值。
