【摘 要】
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现有的大多数流形学习算法偏重保持流形的几何结构，并未考虑到样本点的标签信息，这在一定程度上限制了流形学习算法在数据分类中的应用．因此文中提出一种基于近邻元分析的半监督
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现有的大多数流形学习算法偏重保持流形的几何结构，并未考虑到样本点的标签信息，这在一定程度上限制了流形学习算法在数据分类中的应用．因此文中提出一种基于近邻元分析的半监督流形学习算法，采用近邻元分析学习距离度量矩阵，在距离度量方式下选择样本点的局部邻域点．基于距离度量方式构造样本点和邻域点的局部几何结构，并在样本点的低维嵌入坐标中保持这种局部几何结构不变．3个不同数据集上的分类实验验证了文中算法的有效性．
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