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提出一种融合稀疏保持的成对约束投影(Pairwise Constraint Projections inosculating Sparsity Preserving,SPPCP)。该算法在成对约束指导的降维过程中,通过平衡参数引入稀疏保持投影(Sparsity Preserving Projections,SPP),在保持成对约束特征的同时,也继承了稀疏保持所蕴含的几何结构保持和近邻保持特性。在UCI数据集和AR人脸库上的实验表明,该算法有效地融合了稀疏保持投影的优点,与典型的成对约束的半监督降维算