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与传统的基于流形的数据分类算法大都假设数据位于同一个流形上不同,假设多类数据分别位于不同的流形上。提出了一种基于多流形的数据分类算法,算法大致分为两步:学习过程和测试过程。学习过程采用线性流形学习方法获得训练数据的低维坐标和映射矩阵,测试阶段则利用嵌入空间中对应测试数据点与其k个邻域点的重构误差值来决定其类别。在人工合成数据和coil-20数据库上的实验都表明了该算法的有效性。