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通过线性变换将高维数据映射到低维空间
资料介绍
局限性与改进方向
（一）固有局限性
· 仅能捕捉线性关系，无法处理非线性数据结构
· 对异常值敏感，可能导致主成分偏移
· 解释性有限，投影后特征物理意义可能模糊
（二）改进方法
· 核技巧：通过核函数将数据映射到高维空间后再进行线性降维（如KPCA）
· 稀疏表示：引入L1正则化使变换矩阵稀疏化（如稀疏PCA）
· 流形学习结合：先用ISOMAP等方法学习流形结构，再进行线性映射
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