独立分量分析 ICA 等度量映射 ISOMAP 线性判别分析 LDA (拉普拉斯)数据降维方法 LE 局部线性嵌入 LLE 多维尺度变换MDS 主成分分析 PCA 核主成分分析 KPCA 稀疏主成分分析SPCA 奇异值分解SVD 特征矩阵的联合近似对角化 JADE 各种数据降维方法(matlab代码)代码获取戳此处代码获取戳此处 降维目的：克服维数灾难，获取本质特征，节省存储空