3：预测模型的理论基础——数据流形 （Data Manifold） 在路网上的车流就如同在自来水管道里的水， 都是网络流问题， 即：在一个相对固定的网络结构上的动态流。
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non-manifold topological data structure 非流形拓扑数据结构
Manifold learning is helpful to the discovery of the intrinsic distribution and geometry structure of data.
流形学习有助于发现数据的内在分布和几何结构。
Manifold learning attempts to obtain the intrinsic structure of non-linearly distributed data, which can be used in non-linear dimensionality reduction(NLDR).
流形学习旨在获得非线性分布数据的内在结构，可以用于非线性降维。
Locally linear embedding (LLE) is a widely-used manifold learning algorithm, in this paper we improve on the algorithm and put it to use in spatial data index.
局部线性嵌入方法是一种应用广泛的流形学习方法，本文提出算法的一种改进，并将其应用于空间数据索引。
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