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流形学习已成为机器学习和数据挖掘领域的研究热点。比如，算法LLE（Locally Linear Embedding）作为一种非线性降维算法有很好的泛化性能，被广泛地应用于图像分类和目标识别，但其仅仅假设了数据集处于单流形的情况。MM—LLE（Multiple Manifold Locally Linear Embedding）学习算法作为一种考虑多流形情况的改进算法，依然存在几点不足之处。因此，提出改进的MM—LLE算法，通过任意两类间的局部低维流形组合并构建分类器来提高分类精度；同时改进原算法计算最佳维