Here, we describe the GE framework [1]}, [2]}, that exploits geometric data relationships to learn a low-dimensional mapping of the samples. Different dimensionality reduction techniques, including PCA, LDA, and MFA, can be formulated in this framework by using a specific setting of two graphs, called intrinsic and penalty graphs, modeling the pairwise connection between the samples.

Здесь мы описываем GE-фреймворк [1], [2], который использует геометрические связи между данными для обучения низкоразмерного отображения образцов. Различные методы снижения размерности, включая PCA, LDA и MFA, могут быть сформулированы в этом фреймворке с помощью определенной настройки двух графов, называемых внутренним и штрафным графами, моделирующих попарные связи между образцами.