本文提出了一种有效的特征提取方法，称为约束最大方差映射（CMVM）。 可以将所提出的算法视为基于多流形学习的方法的线性近似，该方法考虑了局部几何形状和流形标签。 CMVM和基于原始流形学习的方法的共同点是保留了局部性。 此外，CMVM正在全局最大化不同歧管之间的距离。 在对局部散射进行表征之后，所提出的方法着重于开发一种线性变换，该线性变换可以在保留局部性的约束下最大化所有流形之间的差异。 与大多数最新的基于流形学习的方法相比，该技巧从两个方面为模式分类做出了贡献。 一方面，每个歧管中的局部结构
