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
转载于:https://www.cnblogs.com/lmsj918/p/4075228.html
Laplacian eigenmap 拉普拉斯特征映射
最新推荐文章于 2022-08-17 23:17:18 发布
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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