以稀疏子空间聚类以及低秩子空间聚类等基本谱聚类算法为基础，通过 运用核映射算法，融合与数据本身结构相关的局部切线空间函数以及主成分分析 算法建立了可以应对独立子空间聚类、非独立子空间聚类、非线性聚类、混合多 流体聚类问题以及多种含有大数据量的实际问题，包括处理运动分割、人脸识别、 工件识别等情况中的多种类型数据分类的聚类算法，并且引入 Map-Reduce 并行处 理方法优化了算法的计算效率(Based on the basi

SVM(Support Vector Machine)指的是支持向量机，是常见的一种判别方法。在机器学习领域，是一个有监督的学习模型，通常用来进行模式识别、分类以及回归分析。 Vapnik等人在多年研究统计学习理论基础上对线性分类器提出了另一种设计最佳准则。其原理也从线性可分说起，然后扩展到线性不可分的情况。甚至扩展到使用非线性函数中去，这种分类器被称为支持向量机(Support Vector Machine，简称SVM)。支持向量机