李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记

凭借的是降维前的空间中，每一个点和它的邻居之间的关系进行降维。

也叫流形学习Manifold Learning。

李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记那个点离黄色点更远还是离红色点更远呢，表面上好像黄色点更远，但是按照形状其实红色更远，就像要降维之后再观察

方法一：局部线性嵌入（LLE）

李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记 LLE目的也是降维，第一步找出w_ij

李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记 K不能太大也不能太小。

方法二：Laplacian Eigenmaps

李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记根据graph来测距离，进行降维

supervised: 李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记 unsupervised:希望minS，但是当z_i和z_j都是0时，自然S最小，降维成了一个点，所以要对z有限制，希望填满降维后的空间

方法三：t-SNE

LLE缺点：李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记

TSNE原理：李宏毅unsupervised learning-Neighbor Embedding 课堂笔记