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提出一种稀疏局部Fisher判别分析（Sparsity Local Fisher Discriminant Analysis，SLFDA）。该算法在局部Fisher判别分析降维的基础上，通过平衡参数引入稀疏保持投影，在投影降维过程中保持了数据的全局几何结构和局部近邻信息。在UCI数据集和YaleB人脸数据集上的实验表明，该算法融合局部Fisher判别分析和稀疏保持投影的优点；与现有的半监督局部Fisher判别分析降维算法相比，该算法提高了基于最短欧氏距离的分类算法的精度。