作者：侯臣平 吴翊 易东云维数约简流形学习统一框架拉普拉斯特征映射方法最大差异延展算法
摘要：流形学习是多个领域的重要研究课题．通过考察各种流形学习方法，提出了一种新的流形学习方法的统一框架，并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法（Laplacian eigenmap，LE）进行了分析．进一步，基于此框架，提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法（improved Laplacian eigenmap，ILE）．它建立在LE方法和最大差异延展算法（maximum variance unfolding，MVU）的基础上，在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时，以最大化任意两点之间的差异为目标．ILE有效地解决了拉普拉斯特征映射方法对邻域选择敏感以及MVU方法大计算量、局部限制过强等问题，且能够保持数据聚类性质，挖掘数据内蕴特征．通过实验说明了ILE的有效性．
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