स्थानीय रूप से रैखिक एम्बेडिंग (Locally Linear Embedding (LLE))

स्थानीय रूप से रैखिक एम्बेडिंग, जिसे सैम रोविस और लॉरेंस सॉल ने 2000 में प्रस्तुत किया था, अरेखीय आयामीता न्यूनीकरण के लिए एक मैनिफोल्ड-लर्निंग विधि है। यह मानती है कि यद्यपि डेटा एक उच्च-आयामी स्थान में वक्रित हो सकता है, प्रत्येक बिंदु और उसके पड़ोसी लगभग एक सपाट पैच पर स्थित होते हैं। LLE प्रत्येक बिंदु को उसके पड़ोसियों के भारित संयोजन के रूप में कैप्चर करता है और फिर एक निम्न-आयामी लेआउट ढूंढता है जो उन्हीं स्थानीय संबंधों को संरक्षित करता है, वक्रित संरचना को एक विश्वसनीय निम्न-आयामी मानचित्र में खोलता है।