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PCA 降维通过对数据协方差矩阵做特征分解，找到数据方差最大的投影轴，从而在最大保留信息的前提下压缩维度
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7/13/2026
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UnverifiedCNN通过卷积核在图像上滑动扫描抓取局部特征，再通过池化操作压缩保留最强特征63% similarUnverifiedPCA的主成分方向是在当前图像的token分布上单独拟合的，不同图像的主成分指向不同方向，因此颜色不携带跨图像的语义信息63% similarUnverified卷积神经网络（CNN）受视觉皮层结构启发，通过卷积核在图像上滑动提取局部特征，参数共享机制大幅降低计算量61% similarUnverifiedt-SNE倾向于产生看起来分离很好的聚类，即使原始数据中的边界并不清晰，而PCA的投影方向具有明确的数学含义60% similarUnverified从PCA降维到Transformer的注意力机制都依赖矩阵运算和向量空间变换60% similar
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