最佳降维算法

Question

什么是最佳降维算法？我们可以使用哪些选择标准？我知道PCA是均方和线性减少的最佳技术。

Answer 1

没有最好的技术，期间。它适用于所有无监督学习，其中没有与内部方法不同的实际目标/标准。这就是为什么对于分类你有更好和更差的方法，但你没有更好/更差的聚类和/或降维。你只有不同的，做不同的事情，就是这些。

每种方法都是最好的。 PCA最适合线性减少，导致保留最高的方差，因为它是它的定义，不是因为它比其他人做得更好 - 没有其他人做同样的事情。

我故意省略了非收敛方法的问题，你可以明显地说某些优化技术（算法）比另一种更好。但重要的是要区分方法（如PCA）和特定的求解器/实现（如SVD，随机PCA等）

列出所有维度降低技术及其定义（因为它们是“最好的”）超出了SO的范围，特别是因为它们有几十个（hundreads），你可以通过谷歌搜索轻松找到它们。