降维算法的优化有哪些常见策略？

我正在寻找有关降维算法优化的常见策略的信息。我已经了解到，降维算法是通过将数据从高维空间映射到低维空间以减少计算复杂度的一种方法。但是，随着数据维度的增加，同样的降维算法可能变得非常慢，导致模型构建时间缓慢，或者在保留数据最重要的方面方面上会有一些损失。因此，我希望建议关于如何通过优化降维算法来提高维度降低的速度和效果的建议。你能给我提供一些相关的策略吗？

提问时间：2023-06-08 05:20:49 编辑时间：2023-06-08 05:20:51 提问者： 雪山飞狐
  • 紫藤仙子
    5

    有一些常见的降维算法优化策略，包括：

    1.使用PCA前使用特征选择来减少特征数量，从而减少计算复杂度。

    2.使用增量型PCA（iPCA）或随机PCA（RP）来加速计算。

    3.使用局部线性嵌入（LLE）等基于局部邻域的算法来降低维度，以保留数据的局部结构。

    4.使用核PCA（kPCA）等核方法来处理非线性问题。

    5.使用自编码器（AE）等深度学习方法来实现非线性降维。

    6.使用流形学习算法（如等距映射和拉普拉斯特征映射）来保留数据的全局结构。

    回答时间：2023-06-08 05:20:55
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