跳蛙图和普通蛙图在PCA流程上有何区别？
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跳蛙图（Skip-LFDA）和普通蛙图（LFDA）在PCA流程上的主要区别在于它们的局部适应性特性。普通蛙图是一种局部线性嵌入的方法，其PCA步骤后会增加一个适应性调整，旨在捕捉数据集中的局部结构。而跳蛙图则通过一种跳跃式的调整机制，避免了局部结构的过度拟合，从而在保持信息完整性的同时，提高了处理复杂和高维数据的效率。简而言之，跳蛙图在保持普通蛙图局部适应性的基础上，优化了计算过程，使其更适合处理高维数据。
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智慧医院建设中的配套基础设施设计需要遵循哪些标准？
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智慧医院建设中的配套基础设施设计需要遵循的标准主要包括：

1. **信息安全标准**：如《信息安全技术 个人信息安全规范》（GB/T 35273），确保患者信息和医疗数据的隐私和安全。

2. **网络通信标准**：遵循《宽带建筑和高端公共服务区信息化建设规范》（YD/T 2563），确保医院内外的网络通畅和高效。

3. **医疗设备标准**：必须符合《医用电子电气设备安全通用要求》（GB 9706.1），以确保设备的安全性和可靠性。

4. **建筑智能化标准**：如《智能建筑设计标准》（GB 50314），确保建筑内的智能系统集成和高效运行。

5. **环境保护标准**：如《医院环境卫生标准》（GB 15982），确保医院环境的卫生和安全。

6. **应急管理标准**：如《突发公共卫生事件应急预案管理办法》，确保在突发情况下医院的应急响应能力。

这些标准的遵循和实施，能够有效保障智慧医院基础设施的高效运行和安全性。
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请详细描述普通蛙图在PCA步骤后如何增加适应性调整。
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普通蛙图（LFDA）在PCA步骤后的适应性调整主要包括以下几个步骤：

1. **局部字段计算**：首先，计算每个数据点的局部字段。这通常涉及计算数据点之间的距离矩阵，并利用权重矩阵来表示每个点对其邻居的局部影响。

2. **低维映射**：通过PCA进行初始的降维映射，将高维数据映射到一个较低维的空间。

3. **局部适应性调整**：在降低维度的基础上，LFDA进一步调整低维特征。这一步骤通过优化一个目标函数来实现，该函数旨在最小化原始空间和低维空间之间的局部距离差异。具体来说，目标函数可能包括以下几个部分：
   - **局部保持项**：确保低维空间中的数据点与其在原始空间中的邻居保持相同的相对位置。
   - **正则化项**：防止过拟合，保证模型在测试数据上的泛化能力。

4. **迭代优化**：通过迭代优化方法（如梯度下降）来优化目标函数，直到收敛至一个稳定解。

通过这些步骤，普通蛙图不仅减少了数据的维度，还保留了数据集的局部结构，从而提高了数据的分类或聚类性能。这种适应性调整使得LFDA特别适合处理具有复杂局部结构的数据集。
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