PCA 和 tSNE 在机器学习中的局限性 习

PCA（主成分分析）和TSNE（T分布随机邻域嵌入）是数据分析和机器习中用于降低数据维数的两种流行技术。

尽管它们很有用，但它们也有一些局限性，如下所述：

线性：PCA是一种线性方法，这意味着它只能捕获变量之间的线性关系。 它可能不适合具有非线性关系的数据，因为 PCA 可能无法捕获数据中的基础模式。 另一方面，TSNE 是一种非线性方法，可以捕获变量之间更复杂的关系。

信息丢失：PCA 和 TSNE 都是通过将数据投影到低维空间来降低数据维度的技术。 这种预测可能导致信息丢失，从而难以解释结果或将数据用于下游任务。

参数灵敏度：PCA和TSNE都有几个参数，需要仔细选择才能获得最佳结果。 这些技术的性能可能对这些参数的选择很敏感，并且最佳参数可能因特定数据集而异。

计算密集型：TSNE 的计算密集型比 PCA 高，尤其是在处理大型数据集时。 这可能会限制可以使用TSNE进行有效分析的数据集的大小。

不容易解释：PCA 和 TSNE 都是无监督技术，这意味着它们不考虑数据点的类标签。 因此，这些技术的输出可能难以解释，并且可能不直接适用于分类或其他监督习任务。

过拟合：PCA 和 TSNE 都可能遭受过拟合，尤其是在缩小空间中的维数太小时。 这可能会导致结果失去新数据的泛化。

总体而言，虽然 PCA 和 TSNE 是减少数据维度和可视化高维数据的有用技术，但在将它们应用于不同的数据集时，应谨慎使用它们，并应考虑它们的局限性。