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流形学习是多个领域的重要研究课题．通过考察各种流形学习方法，提出了一种新的流形学习方法的统一框架，并在此框架下对拉普拉斯特征映射方法（Laplacian eigenmap，LE）进行了分析．进一步，基于此框架，提出了一种改进拉普拉斯特征映射方法（improved Laplacian eigenmap，ILE）．它建立在LE方法和最大差异延展算法（maximum variance unfolding，MVU）的基础上，在保持流形谱图拉普拉斯特征的同时，以最大化任意两点之间的差异为目标．ILE有效地解决了拉普