维度压缩
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基于局部Fisher准则的非线性核判别分析系统
该项目构建了一个先进的非线性特征提取框架，旨在解决高维复杂数据在有监督分类任务中的降维难题。其核心功能是通过引入核技巧（Kernel Trick）和局部Fisher准则，将原始空间中非线性分布的数据映射到高维再生核希尔伯特空间（RKHS），并在该空间内执行局部判别分析。 不同于传统的Fisher辨别分析（LDA），该算法利用局部亲和矩阵来捕捉数据的局部流形结构，通过同时最小化同类邻近样本的局部类内散度与最大化异类样本或远距离样本的局部类间散度，能够有效处理具有多峰分布特征或复杂几何结构的类别降维。 实现过
