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近几年来，流形学习在模式识别、机器学习和数据挖掘等许多领域都受到了广泛的关注．但是，通常的流形学习方法对离群点缺乏鲁棒性对此，提出了一种基于重构权的流形离群点检测方法．该方法在每个样本点构造局部“强”邻域，再利用局部重构权来计算每个样本点的可靠值，最后利用可靠值检测出离群点．该算法具有计算快、参数少、参数敏感性小等优点．基于此离群点检测方法，提出了鲁棒的Isomap算法．实验结果表明，该方法能够有效检测离群点，从而提高流形学习方法对离群点的鲁棒性．国家自然科学基金（10901062）；福建省自然科学科学基