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半监督维数约简是指借助于辅助信息与大量无标记样本信息从高维数据空间找到一个最优低维判别空间，便于后续的分类或聚类操作，它被看作是理解基因序列、文本与人脸图像等高维数据的有效方法。提出一个基于成对约束的半监督维数约简一般框架（SSPC）。该方法首先通过使用成对约束和无标号样本的内在几何结构学习一个判别邻接矩阵；其次，新方法应用学到的投影将原来高维空间中的数据映射到低维空间中，以至于聚类内的样本之间距离变得更加紧凑，而不同聚类间的样本之间距离变得尽可能得远。所提出的算法不仅能找到一个最佳的线性判别子空间，还可