其他降维方法

还有很多其他的降维方法，Scikit-Learn 支持其中的好几种。这里是其中最流行的：

• 多维缩放（MDS）在尝试保持实例之间距离的同时降低了维度（参见图 8-13）
• Isomap 通过将每个实例连接到最近的邻居来创建图形，然后在尝试保持实例之间的测地距离时降低维度。
• t-分布随机邻域嵌入（t-Distributed Stochastic Neighbor Embedding，t-SNE）可以用于降低维​​度，同时试图保持相似的实例临近并将不相似的实例分开。它主要用于可视化，尤其是用于可视化高维空间中的实例（例如，可以将MNIST图像降维到 2D 可视化）。
• 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）实际上是一种分类算法，但在训练过程中，它会学习类之间最有区别的轴，然后使用这些轴来定义用于投影数据的超平面。LDA 的好处是投影会尽可能地保持各个类之间距离，所以在运行另一种分类算法（如 SVM 分类器）之前，LDA 是很好的降维技术。

图 8-13 使用不同的技术将瑞士卷降维至 2D