LLE 与降维可视化的效果对比（Python）

于 2023-09-05 02:00:35 发布
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本文比较了局部线性嵌入（LLE）和主成分分析（PCA）这两种降维技术在数据可视化上的效果。LLE侧重于保持数据的局部结构，适合非线性数据；PCA则通过最大化方差捕捉线性数据的主要特征。在选择降维方法时，应考虑数据的非线性特性及局部和全局结构的重要性。

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LLE 与降维可视化的效果对比（Python）

降维技术是在高维数据中减少特征数量的过程，以便更好地理解和可视化数据。在这篇文章中，我们将比较两种常用的降维技术——局部线性嵌入（Locally Linear Embedding，简称LLE）和主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）的效果，并使用Python实现相应的源代码。

1. 局部线性嵌入（LLE）

LLE是一种非线性的降维方法，它通过将每个数据点表示为其最近邻的线性组合来捕捉数据的局部结构。LLE的基本思想是，每个数据点可以由其最近邻点的线性组合表示，这样可以有效地保留数据的局部关系。

下面是使用Python实现LLE算法的示例代码：

from sklearn.manifold import LocallyLinearEmbedding
import matplotlib.pyplot
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