高維少樣本數據降維方法對比分析：PCA vs t-SNE vs UMAP vs Autoencoders vs LLE
本文對比分析了PCA（主成分分析）、t-SNE（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding）、UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection）、Autoencoders（自編碼器）和LLE（局部線性嵌入）五種常用方法在高維少樣本數據降維中的表現。研究發現，各方法各有優劣，PCA適用于線性可分數據，t-...
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