非監督式學習-降維(1)

今日學習目標

• 降維觀念
  • 何謂降維? 降維有什麼優點?
• 常見兩種降維方法
  • PCA & t-SNE

降維 (Dimension Reduction)

顧名思義，就是原本的Data處於在一個比較高的維度作標上，我們希望找到一個低維度的 作標來描述它，但又不能失去Data本身的特質。

PCA & t-SNE 整理

PCA和t-SNE是兩個不同降維的方法，PCA的優點在於簡單若新的點要映射時直接代入公式即 可得出降維後的點。若t-SNE有新的點近來時我們沒有去計算新的點和舊的點之間的關係因此 我們無法將新的點投影下去。t-SNE的優點是可以保留原本高維距離較遠的點降維後依然保持 遠的距離，因此這些群降維後依然保持群的特性。

• PCA允許線性的轉換
• t-SNE允許非線性的轉換

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