摘要：针对局部线性嵌入算法（LLE）应用于非监督机器学习中的缺陷，将该算法与半监督思想相结合，提出了一种基于半监督局部线性嵌入算法的文本分类方法。通过使用文本数据的流形结构和少量的标签样本，将LLE中的距离矩阵采用分段形式进行调整；使用调整后的矩阵进行线性重建从而实现数据降维；针对半监督LLE中使用欧氏距离的缺点，采用高斯核函数将欧氏距离进行变换，并用新的核距离取代欧氏距离，提出了基于核的半监督局部线性嵌入算法；最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。

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