本文提出的 GAMLA 框架利用机器学习方法解析地发现了高维数据中潜在流形的全局数学描述 R(x) = 0,并能够表征流形周围的局部空间结构,突破了传统流形学习方法的局限,为复杂数据集的几何分析、异常检测等应用提供了高效且可解释的全新工具。
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