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具有潜在特征层次的高维数据的树-瓦瑟斯坦距离
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内容提要
本研究提出了一种新的树-瓦瑟斯坦距离（TWD），有效解决高维数据样本间的距离计算问题，适用于具有潜在特征层次的数据。该方法通过扩散几何在文档-词汇和单细胞RNA测序数据集上表现优异。
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关键要点
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本研究提出了一种新的树-瓦瑟斯坦距离（TWD）。
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该方法有效解决高维数据样本间的距离计算问题。
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TWD特别适用于具有潜在特征层次的数据。
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通过扩散几何将特征嵌入多尺度超曲率空间。
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建立超曲率嵌入与树之间的类比。
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实验证明该距离计算高效且可扩展。
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在文档-词汇和单细胞RNA测序数据集上表现优异。
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