网上关于各种降维算法的资料参差不齐，同时大部分不提供源代码；在此通过借鉴资料实现了一些经典降维算法的Demo(python)，同时也给出了参考资料的链接。
| 降维算法 | 资料链接 | 代码 | 展示 |
|---|---|---|---|
| PCA | 资料链接１ 资料链接２ 资料链接３ | PCA |  |
| KPCA | 资料链接1 资料链接2 资料链接3 | KPCA |  |
| LDA | 资料链接１ 资料链接2 | LDA |  |
| MDS | 资料链接１ | MDS |   |
| ISOMAP | 资料链接１ 资料链接２ | ISOMAP |  |
| LLE | 资料链接１ 资料链接2 | LLE |  |
| TSNE | 资料链接１ | TSNE |  |
| AutoEncoder | 无 |  |
|
| FastICA | 资料链接１ | FastICA | |
| SVD | 资料链接１ 资料链接2 | SVD | |
| LE | 资料链接1资料链接2 | LE |  |
| LPP | 资料链接１ 资料链接２ | LPP |  |
环境: python3.6 ubuntu18.04(windows10)
需要的库: numpy sklearn tensorflow matplotlib
