维数约简
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监督邻域保持嵌入SNPE维数约简系统
该项目旨在开发一种高效的监督邻域保持嵌入(Supervised Neighborhood Preserving Embedding, SNPE)算法框架，用于解决高维数据的特征提取与维数约简问题。传统的NPE算法作为无监督流形学习方法，仅考虑数据的局部流形结构，无法充分利用样本的先验类别信息。本项目通过引入监督学习机制，重新定义了邻域图的构建准则。在构建邻接关系时，系统结合了样本间的欧氏距离与类别标签，确保同类样本在投影后的低维子空间中能够保持更近的距离，而异类样本则被尽可能地推开。具体实现流程包括：首先
