多流形聚类

机器学习中的基础问题，指当数据分布在多个可能相交的低维流形上时，准确估计描述这些流形的谱结构。与经典单流形学习不同，相交流形使局部邻域可能混合来自不同流形的点，给谱估计带来本质困难。