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MDS（Multidimensional Scaling)是一种线性降维方法，它的核心思想是保持成对样本间欧氏距离的相似性。流形学习中的Isomap算法则是非线性降维方法了，但是它借鉴了MDS的思想，其创新点在于将MDS中的欧氏距离换成了流形上的测地线距离（即流形上两点间最短曲线，例如，球面上两个点的测地线就是球面上连接两个点的大圆弧）。流形学习的相关资料： 流形学习专题介绍 - 王瑞平（中科院计

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拉普拉斯算子与图像锐化 http://www.cnblogs.com/xfzhang/archive/2011/01/19/1939020.html拉普拉斯矩阵

周志华老师的论文： http://cs.nju.edu.cn/zhouzh/zhouzh.files/publication/icdm08b.pdf 《异常检测算法--Isolation Forest》： http://www.cnblogs.com/fengfenggirl/p/iForest.html