LLE算法

我想了解一下，非参数局部线性嵌入算法在降维中有何应用优势？我了解到，LLE算法是一种非线性的降维算法，可以在保留数据局部结构的同时，把高维数据投影到低维空间中。而非参数LLE算法与传统LLE算法不同的是，它采用了KNN（K近邻）的方式来确定局部结构，不需要预先设定一个固定的邻...

关于PCA和LLE算法的比较，我想请教一下。近邻传递算法（LLE）与主成分分析（PCA）都是数据降维的通用工具。与PCA相比，LLE可以比PCA更好地保留非线性数据结构，并且可以处理数据中的噪声，这是LLE最大的优点之一。但是，LLE计算量大，其结果对估计噪声敏感，且不是自然地向高维扩展的...

我想请问一下，关于MDS（Multidimensional Scaling）算法和LLE算法之间的区别和联系，能否详细解释一下？我了解到这两种算法都用于数据降维，但是它们的实现方式和应用场景有什么不同呢？希望有熟悉这方面的专家能够帮忙解答一下，非常感谢！ ...

我最近在使用LLE算法来降维，但是我的数据集很稀疏。我想知道LLE算法在处理稀疏数据时效果如何？我是否需要对数据进行额外的处理才能得到准确的结果？有没有更适合处理稀疏数据的降维算法推荐？希望能得到一些有关LLE算法在处理稀疏数据方面的实践经验和建议。 ...