非线性降维

我想了解一下与主成分分析类比的LLE（locally linear embedding）算法。它是一种非线性降维方法，可以在保留大部分数据特征的同时，将高维数据映射到低维空间中。我对这个算法有些不太理解，具体来说，它是如何处理数据的，有哪些优缺点？希望有了解这方面知识的朋友能够帮我解答一下，非常感谢！ ...

我想了解核主成分分析算法是基于什么原理工作的，它是如何在高维数据集中找到最相关的特征并进行降维的。我对算法的实现细节以及网络和图像处理上的应用也很感兴趣。有没有专家能够简单地解释一下它的工作原理和实现方式？如果可能的话，也请分享一些应用的案例和注意事项。非常感谢！ ...

我想了解一下拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps）算法的作用和具体实现方法，因为我刚学习机器学习不久，对这个算法还不是很了解。我听说这个算法可以用于降维和聚类，在图像处理和语音识别等方面有很好的应用，但是具体的原理和实现过程我还不是很清楚。希望能够有专业人士给...

我在使用非线性降维算法时，发现模型存在欠拟合问题，即降维后的数据集不能很好地表达原始数据集的特征，导致模型性能下降。请问有哪些方法可以解决非线性降维算法的欠拟合问题？是否需要增加更多的输入特征，或者调整算法参数？希望有相关经验的专家能够指引我正确的方向。谢谢！ ...