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為解決主成分分析（PCA）無法處理非線性數據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據的局部幾何特征，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據集的全局分布，在保留數據局部信息的同時實現了局部和全局的統一，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。實驗結果顯示，與角度優化全局嵌入（ AOGE）方法相比，在Corel-1000數據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，可以有效應用于基于內容的圖像檢索（CBIR）。
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