交通领域常用的非线性降维方法

交通领域常用的非线性降维方法包括以下几种：

1. 主成分分析（PCA）：PCA是一种最常见的线性降维方法，但也可以应用于非线性数据。它通过旋转坐标轴来找到数据的主成分，从而实现数据降维的目的。
2. 核主成分分析（KPCA）：KPCA是一种非线性降维方法，它通过将数据映射到高维空间中，然后使用PCA来找到数据的主成分。这种方法可以处理非线性数据，并且在保留数据局部特征的同时，也可以实现数据的降维。
3. 局部线性嵌入（LLE）：LLE是一种非线性降维方法，它通过在局部上近似线性地重构数据来实现降维。它可以保留数据的局部结构，并且在处理高维数据时表现良好。
4. 等距映射（Isomap）：Isomap是一种基于流形学习的降维方法，它通过在流形上测量数据点之间的距离来找到数据的低维表示。它可以处理非线性数据，并且在保留数据的全局结构方面表现良好。

这些方法都可以在交通领域中使用，用于处理数据集中的高维非线性数据，减少数据集的冗余信息，提高数据处理效率和准确性。