摘要：现有的局部判别分析方法依据样本在投影前的近邻关系（原空间的近邻关系）设定优化目标中的权值，没有考虑样本的近邻关系在投影前后的变化。为了更准确地描述分类优化目标，该文提出了一种基于目标空间的局部判别投影方法，依据样本投影后的近邻关系（目标空间的近邻关系）设定目标函数中的权值矩阵，并采用迭代过程求解。其基本思想是使目标空间中的同类近邻样本尽量紧凑，目标空间中的异类近邻样本尽量分开。实验结果表明，该方法有效克服了原空间局部判别分析中存在的固有问题，在人工数据集和手写数字标准数据集均取得较好效果。

关键词：模式识别 降维 目标空间 局部判别分析 多模 

单位：南京航空航天大学计算机科学与技术学院 南京210016 解放军理工大学通信工程学院 南京210007 解放军理工大学指挥自动化学院 南京210007