数据降维方法可以分为哪几类

数据降维方法可以分为以下几类：

1. 特征选择（Feature Selection）：从原始特征中选择最具代表性、最相关的特征，舍弃掉其余的特征，达到降维的目的。

2. 主成分分析（Principal Component Analysis，PCA）：将原始数据通过线性变换映射到一个新的坐标系中，使得数据在新坐标系中的方差最大，从而达到降维的目的。

3. 线性判别分析（Linear Discriminant Analysis，LDA）：在保留类别间差异性的同时，最大化类别内部的相似性，从而达到降维的目的。

4. 独立成分分析（Independent Component Analysis，ICA）：将原始数据通过线性变换映射到一个新的坐标系中，使得不同的特征在新坐标系中相互独立，从而达到降维的目的。

5. 非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization，NMF）：将原始数据矩阵分解为两个低秩非负矩阵的乘积，从而达到降维的目的。

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比较新的数据降维方法，加上开发年份

以下是几种比较新的数据降维方法及其开发年份：

1. UMAP（Uniform Manifold Approximation and Projection，2018年）：UMAP是一种非线性降维算法，它可以将高维数据映射到低维空间，同时保留原始数据的局部和全局结构。UMAP适用于可视化和聚类高维数据，特别是在机器学习和数据科学中。

2. PHATE（Potential of Heat-diffusion for Affinity-based Transition Embedding，2018年）：PHATE是一种通过流形学习来降维高维数据的方法，它使用热扩散过程将高维数据映射到低维空间。PHATE具有较高的可扩展性和鲁棒性，适用于大规模数据集的降维。

3. DGI（Deep Graph Infomax，2018年）：DGI是一种基于深度学习的图形嵌入算法，它使用图形结构来学习特征表示。DGI可以在保留图形结构的同时，将高维数据映射到低维空间，适用于图形分类和聚类问题。

4. SWD（Sliced Wasserstein Distance，2019年）：SWD是一种新颖的数据降维方法，它使用Wasserstein距离来测量数据点之间的相似性，并将其映射到低维空间。SWD可以在保留数据分布的同时，将高维数据映射到低维空间，适用于图像和时间序列数据的降维。

这些新的数据降维方法都有其优点和适用范围，可以根据具体问题的特点选择合适的方法。

怎么进行数据降维？数据降维的方法有哪些？

数据降维是指将高维数据转换为低维数据的过程。数据降维通常是为了减少数据的维数，从而降低计算成本和存储成本，同时还能够去除数据中的噪声和冗余信息，提高数据的可解释性和分类效果。

数据降维的方法主要有以下几种：

1. 主成分分析（PCA）：将原始数据映射到低维空间中，使得新的数据具有最大的方差。

2. 线性判别分析（LDA）：在保持数据类别信息的条件下，将原始数据降到低维空间中。

3. t-SNE：将高维数据映射到二维或三维空间中，使得数据点之间的距离尽可能地符合原始数据的相似度关系。

4. 随机投影（RP）：通过将原始数据投影到随机方向的低维空间中来实现降维。

5. 核主成分分析（KPCA）：通过将原始数据映射到高维空间中，再进行主成分分析来实现降维。

6. 自编码器（AE）：通过训练一个神经网络来找到数据的潜在表示，从而实现降维。

以上是常见的数据降维方法，不同的方法适用于不同的数据类型和应用场景。