使用数据降维技术后，如何解决数据可视化技术无法很好解释新数据的问题？ 举报 理由 举报 取消 是这样的，对于一个高纬度的labeled dataset，使用PCA或者相关技术降维后，新的数据集的每一条维度都有一个新的解释。比如pca，新的维度可以被看做原先所有维度的线性组合，这个时候再把它表示成图像显得没有道理啊？如何解决这个问题？是我降维方法选的不对吗？求各路大神指教 2018年1月7日 1 条回复 1203 次浏览 可视化,数据
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如果是labeled， 至少应该用LDA啊，降维效果很好，一个label的数据会聚在一起