降维线性和非线性方法需要详细解释

问题描述

当我学习降维技术时,我发现 PCA 和 t-SNE 被广泛使用,定义如下:

  • 主成分分析:这是处理线性数据的最广泛使用的技术之一。它将数据分成一组组件,试图解释尽可能多的差异

  • t-SNE:当数据是强非线性时,这种技术也很有效。它也非常适用于可视化

问题是我不知道线性和非线性数据是什么意思?你能详细解释一下吗?非常感谢!

解决方法

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