有哪些非线性降维方法可以延用到新样本上？
如题，线性的降维方法如PCA和LDA，新样本乘以一个特征向量矩阵就能得到降维效果，而LE，LLE就不行。有没有这样的非线性降维方法能够应用到新样本？
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参考 Bengio Y, Paiement J-F, Vincent P, Delalleau O, Roux NL, Ouimet M. Out-of-Sample Extensions for LLE, Isomap, MDS, Eigenmaps, and Spectral Clustering[J]. advances in neural information processing systems, 2003.
给出了计算新样本在投影空间中坐标的方法