传统的线性降维方法,如主成分分析(PCA).因子分析(FA)等,关注的是样本的方差,能学习线性流形的结构,却无法学习非线性流形.而经典的流形学习方法虽然能够学习非线性流形结构,但由于本身属于直推学习,无法进行新样本的泛化.另外一些基于核函数的降维方法,如KPCA,尽管可以处理非线性问题,但又忽略了流形的非线性结构. NPE 作为局部线性嵌入(LLE)算法的线性逼近,它不仅能够捕捉流形的非线性结构,还保留了线性性质,能够进行新样本的泛化.因此,NPE 在效果令人满意的同时,还能够轻松应对新样本,在…