基於 Python 的 11 種經典數據降維算法|LE(Laplacian Eigenmaps)降維算法

LE 即拉普拉斯特徵映射，它與 LLE 算法有些相似，也是以局部的角度去構建數據之間的關係。它的直觀思想是希望相互間有關係的點(在圖中相連的點)在降維後的空間中儘可能的靠近;以這種方式，可以得到一個能反映流形的幾何結構的解。

LE 降維算法展示

• 詳細內容可參見《拉普拉斯特徵圖降維及其 python 實現》：
  https://blog.csdn.net/HUSTLX/article/details/50850342

• 代碼地址：
  https://github.com/heucoder/dimensionality_reduction_alo_codes/tree/master/codes/LE