t-SNE和LDA PCA的学习

t-SNE 可以看这篇文章：

http://bindog.github.io/blog/2016/06/04/from-sne-to-tsne-to-largevis/

LDA可以看这篇文章：

https://blog.csdn.net/zjm750617105/article/details/52104850

LDA是有标注的，PCA是无标注的，只考虑协方差的。

之前有篇文章，也将了一些降维：

http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/7239315.html

其实PCA，LDA和TSNE都是降维的方法，manifold。

这篇文章主要讲的是流形学习。流形学习方法(Manifold Learning)，简称流形学习。

图中基本上包括了大多数流形学习方法，不过这里面没有t-SNE,相比于其他算法，t-SNE算是比较新的一种方法，也是效果比较好的一种方法。t-SNE是深度学习大牛Hinton和lvdmaaten（他的弟子？）在2008年提出的，lvdmaaten对t-SNE有个主页介绍：tsne,包括论文以及各种编程语言的实现。