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提出了一种基于低密度分割几何距离的半监督KFDA(kernelFisherdiscriminantanalysis)算法(semisupervised KFDA based on low density separation geometry distance,简称Semi GKFDA).该算法以低密度分割几何距离作为相似性度量,通过大量无标签样本,提高KFDA算法的泛化能力.首先,利用核函数将原始空间样本数据映射到高维特征空间中;然后,通过有标签样本和无标签样本构建低密度分割几何距离测度上的内蕴结