拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps，简称LE）是一种基于图的降维算法
LE算法核心思想：在低维空间内，尽可能保证局部样本间的结构不变
LE算法步骤：
LE算法分析：
谱聚类（spectral clustering）：一种基于图的聚类算法
前置知识：图论基础概念、图论基础#3.1 理解拉普拉斯矩阵
核心思想：将数据转化为图的形式，距离近的数据间对应的边权重高，距离远的数据间对应的边权重低。之后通过切图的方式，使得不同子图间的边权值和尽可能低，子图内部的边权值和尽可能高，从而达到聚类的目的
核心思想：把每个样本看作一个节点，然后构建任意两点$(x_i,x_j)$间权重边$w_{ij}$
方法1
正则表达式（Regular Expression，简写为regex、或RE）是一种描述句法规则的字符串，常用来匹配符合某个模式（pattern）的文本，以实现针对特定文本的检索（search，findall）、替换（replace）等目的。
常见应用：文本/文件查找、数据/网页清洗、非格式化数据转格式化
在线测试：https://www.mklab.cn/utils/regex
图论起源：柯尼斯堡七桥问题
图 (graph) 常用$G=(V,E)$表示，其中$V$表示顶点/节点的集合，$E$表示边的集合
相邻的 (adjacent)/关联的 (incident)
顶点的度 (degree)：与该顶点关联的边的条数。
AlpacaEval是一种由斯坦福大小推出的LLM自动评估工具
