基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法 局部线性嵌入算法(LLE)中常用欧氏距离度量样本间相似度.而 对于图像等高维数据,欧氏距离不能准确体现样本间的相似程度.文中提出基于马氏距离度量的局部线性嵌入算法(MLLE).算法首先从现有样本中学习到一个 马氏度量,然后在LLE算法的近邻选择、现有样本及新样本降维过程中用马氏度量作为相似性度量.将MLLE算法及其它典型的流形学习算法在ORL和 USPS数据库上进行对比实验,结果表明MLLE算法具有良好的识别性能. -Based on local