16、数据降维与分类算法的C++实现

数据降维与分类算法的C++实现

1. 数据降维算法

数据降维是将高维数据转换为低维数据的过程，可减少数据集中相关特征的数量，提取最具信息性的特征。这有助于提高其他算法的性能、降低计算复杂度，并实现易于人类理解的可视化。主要有特征选择和降维算法两种解决方法，降维算法又分为线性和非线性，需根据数据选择合适的类型。以下介绍几种常见的降维算法及其在不同库中的实现。

1.1 Shogun库中的降维算法

Shogun库提供了多种降维算法的实现，如IsoMap、ICA、因子分析和t - SNE。

1.1.1 IsoMap

IsoMap算法在Shogun库的 CIsoMap 类中实现。使用时需配置目标维度和用于图构建的邻居数量，通过 set_target_dim() 和 set_k() 方法进行设置， fit() 和 transform() 方法分别用于训练和数据降维。示例代码如下：

void IsoMapReduction(Some<CDenseFeatures<DataType>> features,
                      const int target_dim) {
   auto IsoMap = some<CIsoMap>();
   IsoMap->set_target_dim(target_dim);
   IsoMap->set_k(100