Isomap（等距映射）算法是一种流形学习技术，主要用于非线性降维。其核心思想是将高维空间中的数据点通过测地距离映射到低维空间中，以保持原始数据的空间结构。在Isomap算法中，距离的计算至关重要，因为它直接影响到降维的效果。 Isomap算法计算距离的主要步骤如下：
- 构建邻接图：首先，根据高维空间中数据点之间的欧氏距离，选择最近的几个邻居点构建邻接图。这个步骤是确定哪些点之间应该有直接连接，以便后续计算测地距离。
- 计算测地距离：在邻接图的基础上，通过最短路径算法（如Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法）计算任意两点之间的测地距离。测地距离可以理解为在流形上的实际距离，它是沿着流形表面的最短路径长度。
- 多维缩放（MDS）：使用多维缩放技术，根据计算得到的测地距离，将高维数据映射到低维空间。在这一过程中，目标是使得低维空间中的欧氏距离尽可能接近高维空间中的测地距离。 总结来说，Isomap算法通过以下三个步骤计算距离：
- 利用欧氏距离构建邻接图，确定数据点间的连接关系。
- 计算测地距离，反映高维空间中数据点间的真实距离。
- 使用多维缩放技术，将测地距离用于低维空间的映射。 在实际应用中，合理选择邻接点的数量和最短路径算法对Isomap算法的性能有很大影响。准确的距离计算有助于保持数据的局部和全局结构，从而提高降维后的数据解释性和可视化效果。