이 논문에서 제안된 방법은 데이터 다양체를 분절적 선형 근사로 모델링하여 데이터 포인트 간 유사도를 추정하는 것입니다. 이를 통해 각 점의 이웃을 선형 다양체로 근사함으로써 데이터 포인트 간의 유사도를 더 잘 추정할 수 있습니다. 이러한 방법은 각 점 주변의 선형 다양체를 구성하고, 이를 사용하여 점 쌍 간의 유사도를 계산합니다. 이러한 방법은 현재 사용되는 클러스터링 기반 기술보다 더 나은 유사도 추정을 제공하며, 데이터 다양체의 세부 구조를 더 잘 파악할 수 있습니다.