摘要

LLE针对非线性降维问题,利用线性重构的局部对称性找出高维数据空间中的非线性结构,并在保持各数据点临近位置关系情况下,把高维空间数据点映射为低维空间对应的数据点。介绍LLE流形学习算法,分析它的优势与不足,总结LLE流形学习方法中需要解决的若干问题及其研究现状并展望流形学习未来的研究前景