特征降维

在监督学习中，有一些算法可以利用降维的思想来提高模型的效率和准确性。这些算法可以将高维度的数据特征降维到低维度的空间，并且保留主要的特征信息。常用的算法包括主成分分析（PCA）、线性判别分析（LDA）、t-分布随机邻居嵌入（t-SNE）、自编码器等。这些算法可以应用于图像、文...

我正在尝试使用线性回归模型对大量特征的数据进行预测，但是数据的维数太高，导致训练时间很长，且模型预测能力下降。我听说可以采用特征降维的方法来解决这个问题，但是我不知道具体该如何实现。请问有哪些可行的特征降维技术，如何根据数据的性质选择合适的降维方法，并如何在降维...

我想了解一下PCA算法是否能处理非线性问题。我正在尝试使用PCA算法进行数据降维，但我不确定它是否适用于非线性数据。我已经尝试过使用其他方法来处理非线性问题，但是它们的效果并不理想。如果有过类似经验的专家，希望他们能指导我如何使用PCA算法来处理非线性数据。谢谢！ ...