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论文解读（LLE）《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding》and LLE
论文题目：《Nonlinear Dimensionality Reduction by Locally Linear Embedding 》 发表时间：Science 2000 论文地址：Download 简介 局部线性嵌入(Locally Linear Embedding，简称LLE)重要的降维方法。 传统的 PCA，LDA 等方法是关注样本方差的降维方法，LLE 关注于降维时保持样用scikit-learn研究局部线性嵌入(LLE)
曾为培训讲师，由于涉及公司版权问题，现文章内容全部重写，地址为https://www.cnblogs.com/nickchen121/p/11686958.html。 更新、更全的Python相关更新网站，更有数据结构、人工智能、Mysql数据库、爬虫、大数据分析教学等着你：https://www.cnblogs.com/nickchen121/局部线性嵌入(LLE)算法的详细推导及Python实现
局部线性嵌入(Local Linear Embedding, LLE)算法是一种经典的流形学习算法，不同于等度量映射(Isometric Mapping, Isomap)算法考虑结点的全局连接信息，LLE算法只考虑每个结点的k近邻信息，所以速度比Isomap快很多。LLE的思想如下图所示，LLE在低维空间保持了原始高维空间样本李宏毅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。 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） LLE目的也是降维，第一步找出wij K降维算法一览
在机器学习中经常会碰到一些高维的数据集，而在高维数据情形下会出现数据样本稀疏，距离计算等困难，这类问题是所有机器学习方法共同面临的严重问题，称之为 “ 维度灾难 ”。另外在高维特征中容易出现特征之间的线性相关，这也就意味着有的特征是冗余存在的。基于这些问题，降维思想就出现了机器学习——降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA、奇异值分解SVD、局部线性嵌入LLE）
机器学习——降维（主成分分析PCA、线性判别分析LDA、奇异值分解SVD、局部线性嵌入LLE） 以下资料并非本人原创，因为觉得石头写的好，所以才转发备忘 (主成分分析（PCA）原理总结)[https://mp.weixin.qq.com/s/XuXK4inb9Yi-4ELCe_i0EA] 来源： 石头 机器学习算法那些事 3月1日 主成分分析（Pr