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針對(duì)基于功能核磁共振（ fMRI）重構(gòu)的腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)矩陣維數(shù)過高且無特征表現(xiàn)的問題，提出一種基于譜特征嵌入（ Spectral Embedding）的降維方法。該方法首先計(jì)算樣本間相似性度量并構(gòu)造拉普拉斯矩陣；然后對(duì)拉普拉斯矩陣進(jìn)行特征分解，選取前兩個(gè)主要的特征向量構(gòu)建2維特征向量空間以達(dá)到數(shù)據(jù)集由高維向低維映射（降維）的目的。應(yīng)用該方法對(duì)腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)矩陣進(jìn)行降維并可視化在二維空間平面，通過量化類別有效性指標(biāo)對(duì)可視化結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與主成分分析（ PCA）、局部線性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等降維算法相比，使用該方法得到的腦網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)觀測(cè)矩陣低維空間的映射點(diǎn)有明顯的類別意義表現(xiàn)，且在類別有效性指標(biāo)上與多維尺度分析（MDS）和t分布隨機(jī)鄰域嵌入（t-SNE）降維算法相比，同一類樣本間平均距離Di指數(shù)分別降低了87. 1%和65. 2%，不同類樣本間平均距離Do指數(shù)分別提高了351. 3%和25.5%；在多個(gè)樣本上的降維可視化結(jié)果均有一定的規(guī)律性體現(xiàn)，該方法的有效性和普適性得以驗(yàn)證。
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