【摘 要】
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传统流形学习算法虽然是一种常用的有效降维方法，但由于其自身计算结构的限制，往往存在数据分析不足和计算时间较长等问题．为此提出一种基于谱聚类的流形学习算法（spectral clust
【机 构】
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合肥工业大学管理学院,过程优化与智能决策教育部重点实验室
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传统流形学习算法虽然是一种常用的有效降维方法，但由于其自身计算结构的限制，往往存在数据分析不足和计算时间较长等问题．为此提出一种基于谱聚类的流形学习算法（spectral clustering locally linear embedding, SCLLE），并对其机理以及优点给予了实例证明．在UCI和NCBI数据集上的实验结果表明，该算法具有较好的识别效果和计算性能．
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