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判别局部排列是基于谱分析片排列框架下的降维算法，但是，算法只能针对单流形数据进行降维。针对判别局部排列算法存在的缺陷，着重研究了多流形学习和半监督学习技术，利用标签传播算法（LP）和线性重构分析，提出一种流行结构保持的半监督降维算法，利用标签传播后得到的全体样本标签信息进行片都构建，并通过求解目标函数的最优解来获得低维嵌入。在YALE和FERET这两个标准人连数据库上的实验，验证了算法的有效性能并体现了算法在分类上的良好性能。