摘要：李群机器学习作为一种新的学习范式已被学术界广泛关注。根据李群的连通性质，将具有不同类别特征的研究对象映射到多连通李群空间，并从各个单连通李群空间上连线的同伦等价出发，运用覆盖的思想寻找对应不同类别的最优道路等价表示，从而用多连通李群的多值表示来呈现图像的类别信息，因此提出了多连通李群覆盖学习算法。在MPEG7_CE-Shape01_Part_B图像库的图像和MNIST手写体数字图像上进行了实验验证，结果表明与两种基于李群均值的学习算法相比，多连通李群覆盖学习算法具有较好的分类效果。

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