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监督的保持邻域嵌入算法采用欧氏度量选取k近邻。欧氏度量在数据维数较低时能获得较好的结果,但直接简单地将其从低维空间的应用推广到高维空间中不能取得较好的结果。针对该缺点,提出度量优化的保持邻域嵌入算法。该算法分为无类标号信息(MONPE)和有类标号信息(CLMONPE)2种情况,利用线性判别分析算法降维后的数据选取k近邻。在Yale人脸数据库上的实验结果表明,CLMONPE算法效果较优。