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针对已有降维算法对非平坦，表面不光滑的高维数据进行维数约简时表现出的缺点，本文在分析线性判别分析(LDA)和局部线性嵌入(LLE)算法步骤的基础上，根据谱分析突出的判别能力和聚类函数求解邻域点的优化能力，推导出一种基于谱聚类的非线性降维算法SC-LLE.在两种不同的测试数据集上进行仿真实验，对SC-LLE算法和其它降维算法的降维效果进行比较，仿真结果表明SC-LLE算法对结构非平坦、表面非光滑的高维数据降维的有效性.