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在挖掘和分析高维数据任务中,有时只能获得有限的成对约束信息(must-link约束和cannot-link约束),由于缺乏数据类标号信息,监督维数约减方法常常不能得到满意的结果。在这种情况下,使用大量的无标号样本可以提高算法的性能。文中借助于成对约束信息和大量无标号样本,提出半监督局部维数约减方法(SLDR)。SLDR集成数据的局部信息和成对约束寻找一个最优投影,当数据被投影到低维空间时,不仅cannot-link约束中样本点对之间距离更远、must-link约束中样本点对之间距离更近,数据的内在几