假设我有一个数据集代表每个数据点的值。 对于每个数据，我们都有其特征。${ \left\{ {x}_{i} \right\} }_{i = 1}^{N}$
${f}_{i} \in {\mathbb{R}}^{d}$

我为数据而来的模型是，其中{w}_{i, j} = \exp \left( -\frac{1}{2} {\left( {f}_{i} - {f}_{j} \right)}^{T } C \left( {f}_{i} - {f}_{j} \right) \right)。 该模型是数据的理想化，即理想情况下数据会遵守该定律，但由于数据的扰动而不会。$\arg \min_x {\left( x - \sum_{j \neq i} {w}_{ij} {x}_{j} \right)}^{2}$${w}_{i, j} = \exp \left( -\frac{1}{2} {\left( {f}_{i} - {f}_{j} \right)}^{T} C \left( {f}_{i} - {f}_{j} \right) \right)$

然而，只有选择正确的Mahalanobis距离矩阵$C$（我们不需要它的反向，所以才能才能坚持$C$）。

那么如果我有一组数据和一组数据的特征，我怎样才能找到最小化模型 的矩阵$C$

形式上，我正在寻找给定数据集${ \left\{ \left( {x}_{i}, {f}_{i} \right) \right\}}_{i = 1}^{N}$：

$$\arg \min_{C} {\sum_{i = 1}^{N} \left( {x}_{i} - \sum_{j \neq i} exp \left( -\frac{1}{2} {\left( {f}_{i} - {f}_{j} \right)}^{T} C \left( {f}_{i} - {f}_{j} \right) \right) {x}_{j} \right)}^{2}$$

问题： 我能找到并阅读到任何其他已定义的问题类型吗？
你会怎么解决？

我正在使用 MATLAB。