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基于內容的圖像檢索中，高維特征向量的有效降維是一項關鍵技術，流形學習算法
LLE 是有效的非線性降維方法，而SVM 的泛化能力較強，本文將二者結合在一起，成為一種新的有監督流形學習算法SLLESVM，并將其應用在圖像數據的檢索上，效果良好。
關鍵詞: 有監督; 流行學習; SLLESVM; 圖像檢索
Abstract: In Content-Based Image Retrieval, the dimension reduction of high dimension
eigenvector is a key technology, manifold learning algorithm LLE is an effective non-linear r
dimension reduction method, and SVM has stronger generalization ability, this paper combined two methods, became a new supervised manifold learning algorithm SLLESVM, and applied it in the retrieval of image data, the experiments proved that the results are good.
Key words: supervised; manifold learning; SLLESVM; image retrieval
LLE 是有效的非線性降維方法，而SVM 的泛化能力較強，本文將二者結合在一起，成為一種新的有監督流形學習算法SLLESVM，并將其應用在圖像數據的檢索上，效果良好。
關鍵詞: 有監督; 流行學習; SLLESVM; 圖像檢索
Abstract: In Content-Based Image Retrieval, the dimension reduction of high dimension
eigenvector is a key technology, manifold learning algorithm LLE is an effective non-linear r
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