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提出了2DNPP降维方法,该方法保留数据的本质近邻的几何特性和样本的全局几何特性。基于NPP、2DNPP以图像的原始矩阵形式处理数据,而不是先把数据转换成向量,因此在样本数小于样本维数的情况下有良好的性能表现。算法的权重矩阵的构造源于局部线性嵌入(LLE),并使用了显式映射把数据映射到降维空间,克服了LLE难于扩展到新测试样本的困难。