数据挖掘，离散点检测，isolet数据集，617维。

针对传统线性回归方法进行数据降维,不能很好地利用数据间几何结构的问题,提出了一种基于局部结构保持的数据降维方法.利用非负约束下的最小二乘构造关系图,从而描述局部近邻几何信息.在将全局结构信息与局部结构信息整合时,设计了一种新的模型选择方法用于模型参数估计,极大地减少了计算量.在公测库ORL、YaleB、USPS、20Newgroup、Isolet上的实验结果表明,该方法用于数据分类时优于ULD、OLDA和NPE等方法.