8种机器学习降维算法+python示例，代码齐全可复制

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降维是机器学习处理高维数据的必要手段，也是发掘数据价值的关键路径 。它是一种简化复杂数据集以便更容易处理的方法，目标是将高维的数据投影或者转换到低维空间，同时尽可能保留原数据中的关键信息。 目前常用的降维技术有主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、奇异值分解(SVD)等，可以帮助我们减少计算的复杂性，提高模型的性能和效率。 为帮助同学们加快科研进度，这次我就整理了一部分 数据降维相关的必读论文 ，以及常用的 8 种降维技术的Python示例完整代码 ，供各位参考学习。 扫码 添加小享，回复“ 降维 ”   免费获取 全部 论 文+完整Python代码 降维方法论文 A comprehensive survey on computational learning methods for analysis of gene expression data in genomics 简述： 基因表达数据分析中使用了各种统计和机器学习方法，这些方法可以处理高通量基 ………………………………