最近發現一位同學整理了一些經典的降維算法，并用python實現常見降維算法的代碼，特此推薦。作者：超愛學習

代碼的github：

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes

(github上不止止有代碼，還有相應的資料，同時后續也會繼續整理其他代碼)

1. PCA

當特征數(D)遠大于樣本數(N)時，需要使用一點小技巧使得PCA算法的復雜度由??轉換為??。

2. KPCA

3. MDS

由于sklearn中MDS是采用迭代優化方式，而我這里實現了迭代和非迭代的兩種。

4. Isomap

5. LLE

6. T-SNE

參考了源代碼，同時也用tensorflow實現了一個。(不用自己更新參數的感覺是真的爽)

７. LDA

8. AutoEncoder

9. FastICA

10. SVD

github鏈接如下:

https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的10种常用降维算法源代码(python)的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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