Laplacian eigenmap 拉普拉斯特征映射

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本文总结了LaplacianEigenmap的核心推导过程，这是一种有效的非线性降维方法，对于理解复杂数据集的空间结构非常有用。文章引用了MIT 2003年的论文，并鼓励读者向实验室的大牛师兄学习更多细节。
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下面是实验室大牛师兄自己写的一段总结，主要内容是Laplacian Eigenmap中的核心推导过程。

有空还是多点向这位师兄请教，每次都会捡到不少金子。

Reference : 《Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation》,2003,MIT

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