手法証拠記録
Locally Linear Embedding
Locally linear embedding, introduced by Sam Roweis and Lawrence Saul in 2000, is a manifold-learning method for nonlinear dimensionality reduction. It assumes that although data may curve through a high-dimensional space, each point and its neighbours lie approximately on a flat patch. LLE captures each point as a weighted combination of its neighbours and then finds a low-dimensional layout that preserves those same local relationships, unrolling curved structure into a faithful low-dimensional map.
出典記録
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Locally Linear Embedding (LLE)
分類的手法記録 · ml-model / machine-learning
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関連手法
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