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流形學習作為一種非線性維數約減方法，可以成功挖掘高維非線性資料中蘊含的幾何結構資訊，實現高維資料到低維空間中的映射。本書首先介紹了流形學習方法研究的背景和典型應用領域，然後對於流形及流形學習相關的數學概念進行定義，按照流形學習方法的特點對其分類，並詳細描述了每一類型代表性流形學習方法。本書面向資料分類，探討了傳統流形學習方法的缺陷及常用解決措施。針對流形學習雜訊敏感，設計了基於ISOMAP的雜訊流形學習方法。結合原始流形無監督學習的特點，提出了基於LE的判別圖拉普拉斯譜學習方法和基於LLE的局部線性判別嵌
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