：用户在访问Web站点时会碰到很多问题，主要原因是Web站点对用户需求缺乏适应性。为了提高Web用户的服务质量和用户的满意度，在用户访问网站点击流形成频繁序列模式的基础上，提出基于距离函数的聚类分析以及基于时间相似度函数的二次聚类分析算法。该算法可以求取频繁序列的相关性和反映用户对网页的兴趣的相似度，对下一步改善Web站点的结构及存在形式使站点达到更好的效果起先导作用

:流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形

流形学习，用于非线性维数约简，作为图像识别或者其他方法的预处理方法-Manifold learning, for nonlinear dimensionality reduction, as the pretreatment methods of image recognition, or other methods

中国科学院自动化研究所,杨剑教授讲解的关于流形学习问题的PPT，非常经典的学习资料。-Institute of Automation, Chinese Academy of Sciences, Professor Yang Jian explain the PPT on manifold learning problem, very classic learning materials.