如何解决降维线性和非线性方法需要详细解释
当我学习降维技术时，我发现 PCA 和 t-SNE 被广泛使用，定义如下：
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主成分分析：这是处理线性数据的最广泛使用的技术之一。它将数据分成一组组件，试图解释尽可能多的差异
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t-SNE：当数据是强非线性时，这种技术也很有效。它也非常适用于可视化
问题是我不知道线性和非线性数据是什么意思？你能详细解释一下吗？非常感谢！
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