Orange3实战教程：无监督---流形学习

流形学习（Manifold Learning）

非线性降维技术。

输入

• 数据：输入数据集

输出

• 转换后的数据：降维后的数据集（低维坐标表示）

流形学习是一种在高维空间中发现非线性流形结构的方法。该部件输出的新坐标对应一个二维空间，降维后的数据可以通过散点图（Scatter Plot）或其他可视化部件进行展示。

1. 流形学习方法选择：
   • t-SNE
   • MDS（另见 MDS 部件）
   • Isomap
   • 局部线性嵌入（Locally Linear Embedding）
   • 谱嵌入（Spectral Embedding）

2. 方法参数设置：

   • t-SNE（距离度量）：
     • 欧氏距离（Euclidean）
     • 曼哈顿距离（Manhattan）
     • 切比雪夫距离（Chebyshev）
     • 杰卡德距离（Jaccard）