針對高維輸入數(shù)據(jù)維數(shù)較大時可能存在奇異值問題，同時為提高算法的運算效率以及算法的魯棒性，提出了一種基于Ll范數(shù)的分塊二維局部保持投影算法B2DLPPLI。傳統(tǒng)的局部保持投影算法為避免出現(xiàn)奇異值問題，首先運用主成分分析算法將高維數(shù)據(jù)投影到子空間中，然而這種方式將會造成高維數(shù)據(jù)中部分有效信息的流失，B2DLPPLI算法選擇將二維數(shù)據(jù)直接作為輸入數(shù)據(jù)，避免運用向量形式的輸入數(shù)據(jù)時可能造成的數(shù)據(jù)流失；同時該算法對二維輸入數(shù)據(jù)進行分塊處理，將分塊后的數(shù)據(jù)塊作為新的輸入數(shù)據(jù)，之后運用基于Ll范數(shù)的二維局部保持投影算法對其進行降維。理論上，B2DI。PPLI算法能夠較好地對數(shù)據(jù)進行降維，不僅能夠保持高維數(shù)據(jù)中的有效信息，降低計算復雜程度，提高算法的運行效率，同時還能夠克服存在外點情況下分類準確率較低問題，提高算法的魯棒性。通過選擇不同的人臉數(shù)據(jù)庫進行實驗，實驗結(jié)果表明，在存在外點的情況下，運用最近鄰分類器時能夠取得更高的分類準確率，同時所需的分類時間有所減少。
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