我们知道有一些算法可以用来降低数据集的维度，例如 PCA 和 Isomap。
- 关于数据集的降维，目前的最新进展是什么？
- 你有什么例子吗？最好是用 MATLAB 实现的。
假设我们有一个包含 100,000 个属性的数据集，例如 Dorothea 数据集 (化学化合物由结构分子特征表示，必须分类为活性（与凝血酶结合）或非活性。这是 NIPS 2003 特征选择挑战赛的 5 个数据集之一。)
Data Set Characteristics: MultivariateNumber of Instances: 1950Area: LifeAttribute Characteristics: IntegerNumber of Attributes: 100000Date Donated 2008-02-29Associated Tasks: ClassificationMissing Values? N/ANumber of Web Hits: 17103回答：
关于 Matlab 的具体实现，你可以从他们的 Statistics Toolbox 手册中获得一些想法。
查找特征选择和特征转换部分。此外，我建议尝试 SVD、FastMap 和 RobustMap。你需要阅读一些关于它们的内容，并决定哪一个最适合你的数据。
