基於TensorFlow理解三大降維技術：PCA、t-SNE 和自編碼器
在我們開始之前，先看一個問題：如果你要為以下案例選擇一種降維技術，你會怎麽選？
1. 你的系統可以使用余弦相似度測量距離，但你需要將其可視化，以便不懂技術的董事會成員也能理解，這些人可能甚至從來沒聽說過余弦相似度；你會怎麽做？
2. 你有必要將數據的維度壓縮到盡可能最低，你的限制是要保留大約 80% 的數據，你會怎麽做？
3. 你有一個數據庫，其中的數據是耗費了大量時間收集的，而且還時不時有新的（相似類型的）數據加入。你需要降低你已有數據的維度，並且還要給到來的新數據降維，你會選擇什麽方法？
這篇文章的目的是希望能幫助你更好地了解降維，以便你能輕松應對類似這樣的問題。
https://www.sohu.com/a/157563698_465975
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