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分类是机器学习领域的重要分支，利用少量的标签数据进行分类和高维数据的分类是近期研究的热点问题。传统的半监督方法能够有效利用标签样本数据或非标签样本数据，但忽略了相关的非样本数据，即Universum。利用Universum的半监督分类算法，基于线性回归和子空间学习模型，结合了传统半监督方法和利用Universum方法两者的优点，在不增加标签数据的条件下显著地提高了高维数据的分类效果。仿真实验和真实数据上的分类结果都验证了算法的有效性。