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為解決主成分分析（PCA）無法處理非線性數(shù)據(jù)集以及魯棒性差的問題，提出一種魯棒的余弦一歐氏距離度量的降維方法（ RCEM）。該方法利用余弦度量（CM）能夠處理離群點的特點來提取數(shù)據(jù)的局部幾何特征，并利用歐氏距離能夠很好地保持樣本的方差信息的特點來刻畫數(shù)據(jù)集的全局分布，在保留數(shù)據(jù)局部信息的同時實現(xiàn)了局部和全局的統(tǒng)一，提高了局部降維算法的魯棒性，同時避免了局部小樣本問題。實驗結(jié)果顯示，與角度優(yōu)化全局嵌入（ AOGE）方法相比，在Corel-1000數(shù)據(jù)集下檢索查準率提高了5.6l%，相比不降維時檢索時間減少了42%。結(jié)果表明，RCEM算法能在不降低圖像檢索精度的同時提高圖像檢索的效率，可以有效應(yīng)用于基于內(nèi)容的圖像檢索（CBIR）。
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