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为了克服加权线性判别分析(WLDA)只利用有标签的训练样本而不能反映样本数据流形结构的缺点,提出一种正则化的半监督判别分析方法。首先构建所有样本的近邻图来估计数据的局部流形结构,然后将此作为正则项引入WLDA的准则函数中。该方法避免了类内散度矩阵奇异,同时保持了样本数据的判别结构和几何结构。在ORL和YALE人脸数据库上的实验结果证明了该算法的有效性。