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PCA保留最佳描述特征（即主成分），而非分类特征，LDA用到了类别标签，为了找到数据中具有判别性的维度，投影后不同类别尽可能区分开。
PCA是一种线性算法。 它不能解释特征之间的复杂多项式关系。 另一方面，t-SNE是基于在邻域图上随机游走的概率分布，可以在数据中找到其结构关系...
1.主成分分析（线性）2.t-SNE（非参数/非线性） 3.萨蒙映射（非线性）4.等距映射（非线性）5.局部线性嵌入(非线性)6.规范相关分析（...
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