매니폴드 가정

매니폴드 가정반지도 학습에서는 일반적인 가정이고, 다른 하나는 클러스터링 가정입니다.

매니폴드 가정은 비슷한 속성을 가진 예는 보통 작은 지역적 이웃에 있으므로 비슷한 레이블을 갖는다고 말하는데, 이는 결정 함수의 지역적 평활함을 반영합니다.

전체적인 특성에 초점을 맞추는 군집 가설과 달리, 매니폴드 가설은 모델의 지역적 특성에 더 초점을 맞춥니다.

이러한 가정에 따르면, 레이블이 지정되지 않은 많은 수의 예제를 사용하는 목적은 데이터 공간을 더 압축하여 지역적 특성을 더 정확하게 파악하고 의사 결정 기능이 데이터에 더 잘 맞도록 하는 것입니다.