【摘 要】
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针对科技项目管理指标的数据维度高且相互影响而呈现出的复杂非线性关系为准确评价和科学管理带来挑战的现状,同时考虑到传统数据降维算法大多对非线性数据映射效果较差,采用
【基金项目】
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重庆市应用开发计划项目（CSTC2013yykf A40002）
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针对科技项目管理指标的数据维度高且相互影响而呈现出的复杂非线性关系为准确评价和科学管理带来挑战的现状,同时考虑到传统数据降维算法大多对非线性数据映射效果较差,采用监督局部线性嵌入算法,通过数据样本类别信息修改距离公式进行特征维数计算以获得科技项目的真实低维数据。实验结果表明：与传统算法相比,该算法预处理的样本在分类方面具有较高的准确率。
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