哪种数据降维方法最好？为什么？

究极广告哥:
你可以试试看用 vae进行编码解码，如果是序列用transformer ，中间套个vae，然后把encode的结果拿来做tsne的输入，其实连不定规则数据的也可以当成这些输入[doge]，而且效果杠杠的，并且本身vae已经都自己分类了

【回复】你这不就是把vae当特征提取器了么[doge]
【回复】回复 @一颗静默的石头 : [doge]pca不也是一样吗
【回复】回复 @究极广告哥 :好的谢谢~
3do3do:
图像大模型里的向量都是上千维度的，想直观看一下它们之间的相互关系，看来，降到三维也没戏了，肯定是一坨屎。[呲牙]

云天hh:
博主，你这个数据集有个问题，数据集本生建立二维图像就可以分类的，这样的数据集再将维度也是容易区分的，你弄个没有规律的试试，就不好使了。

AI视频小助理:
一、三种降维方法：PC、Tony、u web，并对比了它们在艾瑞数据集和时尚分钟数据集上的效果，展示了数据集的加载方式和可视化过程。 00:09 - 介绍三种降维方法：PC、Tony和u web 00:36 - 使用艾瑞数据集进行降维对比，PC和Tony方法效果较差，u web效果最好 01:46 - 使用mini数据集进行降维对比，PC方法无法区分手写数字，u web和Tony方法效果较好 二、Seventeen数据集和SVHN数据集的特点和降维方法，强调了选择低复杂度算法的重要性，同时提醒注意内存占用和计算时间。 03:01 - 使用fashion等简单方法无法处理复杂数据集 03:35 - 需要使用提取特征等复杂方法进行降维 05:10 - 选择时间复杂度和空间复杂度较低的算法非常重要 --本内容由AI视频小助理生成，关注解锁AI助理，由@Red_Hog 召唤发送