【人工智能机器学习基础篇】——深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

深入详解无监督学习之降维：PCA与t-SNE的关键概念与核心原理

        在当今数据驱动的世界中，数据维度的增多带来了计算复杂性和存储挑战，同时也可能导致模型性能下降，这一现象被称为“维度诅咒”（Curse of Dimensionality）。降维作为一种重要的特征提取和数据预处理技术，旨在通过减少数据的维度，保留其主要信息，从而简化数据处理过程，并提升模型的性能。本文将深入探讨两种广泛应用于无监督学习中的降维方法——主成分分析（PCA）和t-分布随机邻域嵌入（t-SNE），并详细解析其关键概念与核心原理。

目录

1. 降维概述
2. 主成分分析（PCA）
   • 核心概念
   • 数学原理
   • 关键步骤
   • 优缺点分析
3. t-分布随机邻域嵌入（t-SNE）
   • 核心概念
   • 数学原理
   • 关键步骤
   • 优缺点分析
4. PCA与t-SNE的对比分析
5. 适用场景与选择指南
6. 结论

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1. 降维概述

什么是降维&