等距特征映射

完整的ISOMAP程序集，对流形学习的初学者来说很有必要

流形学习isomap matlab实现 在这里有对isomap算法具体的实现过程，正在看流形学习的朋友可以参考一下

在处理诸如全球气候模型，面部数据分析，人类基因分布等高维数据时，经常会遇到降维的问题，即寻找隐藏在高维数据中的低维结构。 。 非线性降维有助于发现数据的固有结构和相关性，并使高维数据在低维中可见。 等

自组织特征映射是一种竞争学习网络，具有近兴奋远抑制的特点，并且将高维拓扑映射成低维。

主要介绍了几种主要的流行算法，跟大家共享，看完了可以交流一下。也是初学。

基于自适应距离等距映射的人脸识别，程建，屈航，流形学习已广泛应用于高维数据的非线性降维。等距映射是一种非监督的流形学习算法，对于已知先验类别信息的数据，其降维效果不理

核等距映射（KernelISOMAP）算法具有较好的泛化性能，但不能直接用于多流形的分类。在多流形下，准确判定新数据点所在的流形是其获得良好泛化性能的基础，因此，提出了能够用于多流形分类的核等距映射算

拉普拉斯特征映射、流形学习、拉普拉斯MTALB实验及代码

我们研究了Chatzistavrakidis，Deser和Jonke [3]的T-对偶性标准，他们最近使用李代数规范理论获得了显示“无等距的Tduality”的sigma模型。 我们指出，[3]中并没

实际做的效果很简单，因为在开发我容易就用到了等距的控件。等距控件就是在指定的宽度下，平均把控件放在水平的地方，这样相等于StackPanel的水平，但是没有做水平压缩。在这个控件，无论在水平放多少个控