【摘 要】
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线性局部切空间排列算法（Linear local tangent space alignment,LLTSA）是能够较好应用于模式识别问题的降维方法,但由于其属于无监督的降维方法且在降维过程中只使用全局统一
【机 构】
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巴音郭楞职业技术学院机械电气工程学院
【基金项目】
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新疆自治区高校科研课题(XJEDU20161069)资助~~
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线性局部切空间排列算法（Linear local tangent space alignment,LLTSA）是能够较好应用于模式识别问题的降维方法,但由于其属于无监督的降维方法且在降维过程中只使用全局统一的邻域参数,使得在对高维数据集进行约简时,不能利用部分样本的类别标签信息且不能根据样本空间分布的变化调整邻域参数。针对上述问题,提出了一种半监督邻域自适应线性局部切空间排列算法（Semi-supervised neighborhood self-adaptive LLTSA,SSNA-LLTSA）。该算
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