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Method SciKits Tapkee MTfDR Waffles
Principal Component Analysis (PCA) (+) (+) (+) (+)
Probabilistic PCA (+) (-) (+) (-)
Factor Analysis (FA) (+) (+) (+) (-)
Classical multidimensional scaling (MDS) (+) (+) (+) (+)
Sammon mapping (-) (-) (+) (-)
Linear Discriminant Analysis (LDA) (+) (-) (+) (+)
Isomap (+) (+) (+) (+)
Landmark Isomap (-) (+) (+) (-)
Local Linear Embedding (LLE) (+) (+) (+) (+)
Laplacian Eigenmaps (+) (+) (+) (-)
Hessian LLE (+) (+) (+) (-)
Local Tangent Space Alignment (LTSA) (+) (+) (+) (-)
Conformal Eigenmaps (-) (-) (+) (-)
Maximum Variance Unfolding (MVU) (-) (-) (+) (-)
Landmark MVU (-) (-) (+) (-)
Fast MVU (-) (-) (+) (-)
Kernel PCA (+) (+) (+) (-)
Generalized Discriminant Analysis (GDA) (-) (-) (+) (-)
Diffusion maps (-) (+) (+) (-)
Neighborhood Preserving Embedding (NPE) (-) (+) (+) (-)
Locality Preserving Projection (LPP) (-) (+) (+) (-)
Linear Local Tangent Space Alignment (LLTSA) (-) (+) (+) (-)
Stochastic Proximity Embedding (SPE) (-) (+) (+) (-)
Deep autoencoders (-) (-) (+) (-)
Local Linear Coordination (LLC) (-) (-) (+) (-)
Manifold charting (-) (-) (+) (-)
Manifold sculting (-) (-) (-) (+)
Coordinate FA (-) (-) (+) (-)
Gaussian Process Latent Variable Model (GPLVM) (-) (-) (+) (-)
Stochastic Neighbor Embedding (SNE) (-) (-) (+) (-)
Symmetric SNE (-) (-) (+) (-)
t-Distributed SNE (-) (+) (+) (-)
Neighborhood Components Analysis (NCA) (-) (-) (+) (-)
Maximally Collapsing Metric Learning (MCML) (-) (-) (+) (-)
Large-Margin Nearest Neighbor (LMNN) (-) (-) (+) (-)
Random Projection (+) (+) (-) (-)
Breadth-first unfolding (-) (-) (-) (+)
SOM (-) (-) (-) (+)
NeuroPCA (-) (-) (-) (+)