Supervised nonlinear dimensionality reduction for visualization and classification 提出S-ISOMAP的论文，配合程序可以更容易理解，主要是如何监督的部分

为了实现大数据环境下非线性高维数据的快速降维,提出了一种基于Spark的并行ISOMAP算法.在该算法中,为了快速构建邻域矩阵,设计并实现了基于精确欧式位置敏感哈希的近邻搜索并行算法;为了实现特征值的快速求解,设计并实现了基于幂法和降阶法交替执行的特征值求解并行算法.为了进一步提高算法的性能,基于Spark的特性,利用Spark的稀疏向量、广播机制和缓存机制对并行ISOMAP算法进行了优化,减少了计算过程中的内存消耗和数据传输.在Swissroll数据集和S-curve数据集上的实验结果表明,

苹果粉质化程度是衡量其内部品质的一个重要因素，粉质化造成苹果质量的降低以及商业价值的贬值。高光谱图像技术结合了光谱技术和图像技术的优点，能够无损检测苹果内部品质。提出了有监督等距映射（S-Isomap）和支持向量机（SVM）相结合的用于检测苹果粉质化的新分类方法。S-Isomap-SVM分类方法首先用S-Isomap对高光谱数据作非线性降维，再用SVM对降维后的数据进行分类。对于未知类别的测试样本，采用BP神经网络建模输出的方法，而后结合SVM得到对应的测试精度。这里将S-Isomap-SVM分