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维数约减问题出现在信息处理的许多方面，非线性方法主要有局部线性嵌入LLE（Locally Linear Embedding）、拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmap）、基于Hessian矩阵的LLE等，它们通过在高维空间中设计数据集所在流形的拓扑、几何等特性。很好地弥补了线性降维不能发现数据集非线性结构的不足。其中局部线性嵌入这种非监督学习算法应用广泛，在此基础上将其用于作为雷达目标识别的五种飞机数据。取得了很好的效果.