流形学习（Manifold Learning）是一类基于流形假设的非线性降维技术，核心思想是发现高维数据中内在的低维几何结构，并实现有效表示。以下为基础认知要点

核心假设：流形假设高维观测数据（如图像、文本特征）通常分布在一个低维流形上，例：人脸图像虽由大量像素组成，但受光照、姿态、表情等少数因素控制，本质上可能只有几十个自由度，与线性降维的区别线性方法（如P...

星博讯 2026-04-09 44 #流形学习 #非线性降维