Embedding Localmente Linear (LLE)

O Embedding Localmente Linear, introduzido por Sam Roweis e Lawrence Saul em 2000, é um método de aprendizado de variedades (manifold learning) para redução de dimensionalidade não linear. Assume que, embora os dados possam curvar-se através de um espaço de alta dimensão, cada ponto e seus vizinhos estão aproximadamente em uma superfície plana. O LLE captura cada ponto como uma combinação ponderada de seus vizinhos e, em seguida, encontra um layout de baixa dimensão que preserva essas mesmas relações locais, desdobrando a estrutura curva em um mapa fiel de baixa dimensão.