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严格意义上来说，局部切空间对齐(LTSA) 并不是LLE的变体，但是，从算法角度来说，它们俩又是足够接近的。与 LLE 算法关注于保持临点距离不同，LTSA 寻求通过切空间来描述局部几何形状，并（通过）实现全局最优化来对其这些局部切空间，从而得知对应的嵌入。 LTSA 可执行为函数
locally_linear_embedding或它的面向对象的对应形式 LocallyLinearEmbedding，附带关键词 method = 'ltsa'
LTSA 算法含三部分:
- 近邻搜索：与标准 LLE 的相同
- 加权矩阵构造：大约是 。其中第一项与标准 LLE 相似
- 部分特征值分解：同于标准 LLE
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数据类型
不同类型的数据集采用的算法是不一样的。总体来说，生活场景中只有两种类型的数据，一种是离散型，一种是连续型：
- 离散型数据：由记录不同类别个体的数目所得到的数据，又称计数数据，所有这些数据不能再细分，也不能进一步提高他们的精确度。比如分类就是离散型数据。
- 连续型数据：变量可以在某个范围内取任一数，即变量的取值可以是连续的。如长度、时间、质量值等，这类数通常是非整数，含有小数部分
可用数据集
Kaggle：一个大数据竞赛平台，上面的数据都是真实的，并且有很多数据集。
UCI：收录了360个数据集，覆盖了科学、生活、经济等领域。
scikit-learn数据集：用于学习的数据集，数据量比较小，但是方便获取和学习。
获取数据集方式
获取数据集的方式有两种，有
load_*和fetch_*。以下： type
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交叉验证
交叉验证，顾名思义，就是重复的使用数据，把得到的样本数据进行切分，组合为不同的训练集和测试集，用训练集来训练模型，用测试集来评估模型预测的好坏。在此基础上可以得到多组不同的训练集和测试集，某次训练集中的某样本在下次可能成为测试集中的样本，即所谓“交叉”。
什么时候才需要交叉验证呢？
交叉验证用在数据不是很充足的时候。比如在日常项目里面，对于普通适中问题，如果数据样本量小于一万条，就会采用交叉验证来训练优化选择模型。如果样本大于一万条的话，一般随机的把数据分成三份，一份为训练集（Training Set），一份为验证集（Validation Set），最后一份为测试集（Test Set）。用训练集来训练模型，用验证集来评估模型预测的好坏和选择模型及其对应的参数。把最终得到的模型再用于测试集，最终决定使用哪个模型以及对应参数。
根据切分的方法不同，交叉验证分为下面三种：
- 简单交叉验证，简单是和其他交叉验证方法相对而言的。首先，随机的将样本数据分为两部分（比如： 70%的训练集，30%的测试集），然后用训练集来训练模型，在测试集上验证模型及参数。接着再把样本打乱，重新选择训练集和测试集，继续训练数据和检验模型。最后选择损失函数评估最优的模型和参数。
- S折交叉验证（S-Folder Cross Validation），S折交叉验证会把样本数据随机的分成S份，每次随机的选择S-1份作为训练集，剩下的1份做测试集。当这一轮完成后，重新随机选择S-1份来训练数据。若干轮（小于S）之后，选择损失函数评估最优的模型和参数。
网格搜索
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标量对标量的求导可以表示为，有些时候，有一组标量 来对一个标量 的求导，那么会得到一组标量求导的结果：
如果把这组标量写成向量的形式，即得到维度为的一个向量对一个标量 的求导，那么结果也是一个维的向量：
可见，所谓向量对标量的求导，其实就是向量里的每个分量分别对标量求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。类似的结论也存在于标量对向量的求导，向量对向量的求导，向量对矩阵的求导，矩阵对向量的求导，以及矩阵对矩阵的求导等。
总而言之，所谓的向量矩阵求导本质上就是多元函数求导，仅仅是把把函数的自变量，因变量以及标量求导的结果排列成了向量矩阵的形式，方便表达与计算，更加简洁而已。
为了便于描述，后面如果没有指明，则求导的自变量用 表示标量， 表示 维向量， 表示 维度的矩阵，求导的因变量用 表示标量， 表示维向量， 表示维度的矩阵。
矩阵向量求导定义
根据求导的自变量和因变量是标量，向量还是矩阵，有9种可能的矩阵求导定义，如下：
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标量对向量求导
标量对向量求导，严格来说是实值函数对向量的求导。即定义实值函数 ，自变量是维向量，而输出是标量。对于一个给定的实值函数，如何求解呢？
首先想到的是基于矩阵求导的定义来做，由于所谓标量对向量的求导，其实就是标量对向量里的每个分量分别求导，最后把求导的结果排列在一起，按一个向量表示而已。那么可以将实值函数对向量的每一个分量来求导，最后找到规律，得到求导的结果向量。
首先看一个简单的例子： ，求解
根据定义，先对的第个分量进行求导，这是一个标量对标量的求导：
可见，对向量的第 个分量的求导结果就等于向量 的第 个分量。由于是分母布局，最后所有求导结果的分量组成的是一个 维向量。那么其实就是向量 。也就是说：
同样的思路，也可以直接得到：
同样的思路，也可以推导出:
再来看一个复杂一点点的例子： ,求解