n_neighbors：搜索样本的近邻的个数,越大，降纬后的局部数据越好
n_components：降维到的维数
reg ：正则化系数，在n_neighbors大于n_components时，即近邻数大于降维的维数时，由于我们的样本权重矩阵不是满秩的，LLE通过正则化来解决这个问题。默认是0.001。一般不用管这个参数。当近邻数远远的大于降维到的维数时可以考虑适当增大这个参数
eigen_solver：特征分解的方法。有‘arpack’和‘dense’两者算法选择。当然也可以选择’auto’让scikit-learn自己选择一个合适的算法。‘arpack’和‘dense’的主要区别是‘dense’一般适合于非稀疏的矩阵分解。而‘arpack’虽然可以适应稀疏和非稀疏的矩阵分解，但在稀疏矩阵分解时会有更好算法速度。当然由于它使用一些随机思想，所以它的解可能不稳定，一般需要多选几组随机种子来尝试。
method： 即LLE的具体算法。LocallyLinearEmbedding支持4种LLE算法，分别是’standard’对应我们标准的LLE算法，'hessian’对应原理篇讲到的HLLE算法，‘modified’对应原理篇讲到的MLLE算法，‘ltsa’对应原理篇讲到的LTSA算法。默认是’standard’。一般来说HLLE/MLLE/LTSA算法在同样的近邻数n_neighbors情况下，运行时间会比标准的LLE长，当然降维的效果会稍微好一些。如果你对降维后的数据局部效果很在意，那么可以考虑使用HLLE/MLLE/LTSA或者增大n_neighbors，否则标准的LLE就可以了。需要注意的是使用MLLE要求n_neighbors > n_components，而使用HLLE要求n_neighbors > n_components * (n_components + 3) / 2
neighbors_algorithm：这个是k近邻的搜索方法，和KNN算法的使用的搜索方法一样。算法一共有三种，第一种是蛮力实现，第二种是KD树实现，第三种是球树实现。这三种方法在K近邻法(KNN)原理小结中都有讲述，如果不熟悉可以去复习下。对于这个参数，一共有4种可选输入，‘brute’对应第一种蛮力实现，‘kd_tree’对应第二种KD树实现，‘ball_tree’对应第三种的球树实现， ‘auto’则会在上面三种算法中做权衡，选择一个拟合最好的最优算法。需要注意的是，如果输入样本特征是稀疏的时候，无论我们选择哪种算法，最后scikit-learn都会去用蛮力实现‘brute’。
原文：https://blog.csdn.net/sm9sun/article/details/78815332
https://blog.csdn.net/xiaomibaozi/article/details/69951477
https://blog.csdn.net/xjr56807/article/details/54635959