流行学习常用算法

Isomap：等距映射。前提假设为低维空间中的欧式距离等于高维空间中的侧地线距离，当然该算法具体实施时是高维空间中较近点之间的测地线距离用欧式距离代替，较远点距离用测地线距离用最短路径逼近。

LLE:局部线性嵌入。前提假设是数据所在的低维流形在局部是线性的，且每个采样点均可以利用其近邻样本进行线性重构表示。

LE：拉普拉斯特征映射。前提假设是在高维中很近的点投影到低维空间中的象也应该离得很近。

HLLE:局部等距映射。前提假设是如果一个流形局部等距与欧式空间中的一个开集，那么由这个流形到开集的映射函数为一个线性函数，线性函数的二次混合偏导数为0，所以由hessian系数构成的二次型也为0.

LPP:局部保留投影。在LE算法的基础上，假设一个从原空间到流形空间的映射矩阵P，然后通过某种方法求出P，最后得到了一个显示的投影映射。

LTSA:局部坐标表示。其基本思想是流形的局部几何先用切坐标表示，那么流形中的每一个点处的切空间可以和欧式空间中的一个开子集建立同构，也就是切映射。

MVU:局部等距。构造一个局部的稀疏欧式距离矩阵，同构保持距离来学习一个核矩阵。

Logmap:侧地距离和方向。思想是已知流形空间中一点的坐标和方向，通过切平面找到法坐标，形成一个指数映射。

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总结

以上是生活随笔为你收集整理的流行学习常用算法的全部内容，希望文章能够帮你解决所遇到的问题。

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