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...和广义高斯函数融合到传统的Laplacian特征映射算法中，首先提出 了一种基十测地线距离的广义高斯型Laplacian特征映射算法（GGLE），该算法在用超高斯、高斯和次岛斯函数 度量数据点之间的相似度时所强调的局部近邻保持的程度足不同的，获得的全局低维坐标也呈现...
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拉普拉斯特征映射算法 Laplacian Eigenmap
等距特征映射算法 Isometric feature mapping
自组织特征映射图算法 self-organizing Feature Map
对自组织特征映射神经网络的特性进行分析，并将其与矢量量化问题的实质进行比较，提出了一个实现矢量量化的自组织特征映射算法。
The characteristics of SOFM neural network is analysed and compared with the feature of Vector Quantizing problem in this paper. Based on this an algorithm for Vector Quantizing is put forward.
该算法将二值边缘图像的梯度映射和人的面部特征的潜在分布规律相结合。
This algorithm has combined the gradient mapping of binary edge image and the potential distribution of people's facial characteristics.
并对SOM算法进行了改进，提出了一种分类频率敏感自组织特征映射（CFSSOM）算法。
Then a classified frequency sensitive self-organizing feature map(CFSSOM) was proposed for the codebook training.
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