Isomap：等距映射。前提假設為低維空間中的歐式距離等于高維空間中的側地線距離，當然該算法具體實施時是高維空間中較近點之間的測地線距離用歐式距離代替，較遠點距離用測地線距離用最短路徑逼近。

LLE:局部線性嵌入。前提假設是數據所在的低維流形在局部是線性的，且每個采樣點均可以利用其近鄰樣本進行線性重構表示。

LE：拉普拉斯特征映射。前提假設是在高維中很近的點投影到低維空間中的象也應該離得很近。

HLLE:局部等距映射。前提假設是如果一個流形局部等距與歐式空間中的一個開集，那么由這個流形到開集的映射函數為一個線性函數，線性函數的二次混合偏導數為0，所以由hessian系數構成的二次型也為0.

LPP:局部保留投影。在LE算法的基礎上，假設一個從原空間到流形空間的映射矩陣P，然后通過某種方法求出P，最后得到了一個顯示的投影映射。

LTSA:局部坐標表示。其基本思想是流形的局部幾何先用切坐標表示，那么流形中的每一個點處的切空間可以和歐式空間中的一個開子集建立同構，也就是切映射。

MVU:局部等距。構造一個局部的稀疏歐式距離矩陣，同構保持距離來學習一個核矩陣。

Logmap:側地距離和方向。思想是已知流形空間中一點的坐標和方向，通過切平面找到法坐標，形成一個指數映射。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的流行学习常用算法的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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