子空間學習論文筆記02:Laplacian Eigenmaps for Dimensionality Reduction and Data Representation
這篇論文就不像是前面那篇圖像分割的論文更像是計算機視覺的論文。這篇論文是屬於機器學習領域並且更像於流形學習中的一類。但是基本方法還是很像前面那篇圖像分割的論文，都是利用拉普拉斯矩陣來求其特徵向量來實現我們降維的目的(也跟譜聚類的思想很類似)，這裏想簡單的說明這篇利用Laplacian Eigenmaps來進行降維的基本算法流程： 降維的基本意思就是：我們現在有x_1,x_2,….,x_k的k個點在
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