Isomap

Isomap (Isometric Feature Mapping) เป็นอัลกอริทึมการเรียนรู้แมนิโฟลด์ (manifold learning algorithm) ที่ Tenenbaum, de Silva และ Langford นำเสนอในปี 2000 ซึ่งค้นพบโครงสร้างเรขาคณิตภายในที่มีมิติต่ำของข้อมูลที่มีมิติสูง โดยการรักษา (preserve) ระยะทางแบบ geodesic — แทนที่จะเป็นระยะทางแบบยุคลิด (Euclidean) ที่เป็นเส้นตรง — ระหว่างคู่ของจุดทั้งหมด เป็นหนึ่งในวิธีการลดมิติแบบไม่เชิงเส้น (nonlinear dimensionality reduction) ที่เก่าแก่และมีอิทธิพลมากที่สุด ซึ่งแสดงให้เห็นว่าแมนิโฟลด์ข้อมูลที่มีความโค้งอย่างแท้จริงสามารถคลี่ออกเป็นระบบพิกัดมิติต่ำที่น่าเชื่อถือได้