描述：S

资 源 简 介

描述：S

详 情 说 明

S-ISOMAP是一种监督流形学习算法，是经典ISOMAP算法的扩展版本。该算法在保持ISOMAP非线性特性的基础上，通过引入监督信息来优化降维过程。S-ISOMAP能够更好地保留数据中的判别信息，特别适用于可视化任务和分类问题。

与传统ISOMAP相比，S-ISOMAP的创新之处在于它利用了样本的类别标签信息。算法在构建邻域图时会考虑类别一致性，使同类样本在降维后更紧密，不同类样本更分离。这种监督机制使得降维后的特征表示具有更强的判别力，为后续的分类任务提供了更优的数据表示。

在实现思路上，S-ISOMAP首先会根据样本标签调整距离度量，然后在调整后的距离空间上执行ISOMAP的核心步骤，包括构建邻域图和计算测地距离。最终通过特征分解得到低维嵌入。该算法在模式识别和数据分析领域展现出优越性能，特别是在处理非线性可分数据时效果显著。