如果我有一个数据矩阵X，我想学习一个流形嵌入：

from sklearn.manifold import MDSmds = MDS()embedding = mds.fit_transform(X)

我可以从变量embedding中得到原始数据X的二维嵌入/编码。

有没有办法将给定的二维点“解码”/解嵌回原始数据维度？

回答：

在机器学习中使用的99%的嵌入都不是单射的，因此不存在所谓的逆变换（这不仅仅是困难的问题，实际上它是不可能存在的，因为它将空间中的大块转换为单个点）。特别是，MDS不是单射的，因此没有办法返回原数据。