Manifold alignment とは

マニホールドアラインメントは、元のデータセットが共通のマニホールド上にあると仮定すると、データセット間の予測を生成する機械学習アルゴリズムのクラスです。この概念は、2003年にHam、Lee、Saulによって最初に導入され、高次元ベクトルの相関関係の一般的な問題に多岐にわたる制約が加えられました。