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針對基于功能核磁共振（ fMRI）重構的腦網絡狀態觀測矩陣維數過高且無特征表現的問題，提出一種基于譜特征嵌入（ Spectral Embedding）的降維方法。該方法首先計算樣本間相似性度量并構造拉普拉斯矩陣；然后對拉普拉斯矩陣進行特征分解，選取前兩個主要的特征向量構建2維特征向量空間以達到數據集由高維向低維映射（降維）的目的。應用該方法對腦網絡狀態觀測矩陣進行降維并可視化在二維空間平面，通過量化類別有效性指標對可視化結果進行評價。實驗結果表明，與主成分分析（ PCA）、局部線性嵌入（LLE）、等距映射（Isomap）等降維算法相比，使用該方法得到的腦網絡狀態觀測矩陣低維空間的映射點有明顯的類別意義表現，且在類別有效性指標上與多維尺度分析（MDS）和t分布隨機鄰域嵌入（t-SNE）降維算法相比，同一類樣本間平均距離Di指數分別降低了87. 1%和65. 2%，不同類樣本間平均距離Do指數分別提高了351. 3%和25.5%；在多個樣本上的降維可視化結果均有一定的規律性體現，該方法的有效性和普適性得以驗證。
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