Lokal Lineare Einbettung (LLE)

Die lokal lineare Einbettung (Locally Linear Embedding, LLE), im Jahr 2000 von Sam Roweis und Lawrence Saul eingeführt, ist eine Manifold-Learning-Methode zur nichtlinearen Dimensionsreduktion. Sie geht davon aus, dass, obwohl Daten sich in einem hochdimensionalen Raum krümmen können, jeder Punkt und seine Nachbarn annähernd auf einer flachen Fläche liegen. LLE erfasst jeden Punkt als gewichtete Kombination seiner Nachbarn und findet dann eine niedrigdimensionale Anordnung, die dieselben lokalen Beziehungen bewahrt, wodurch die gekrümmte Struktur in eine getreue niedrigdimensionale Karte entfaltet wird.