特征袋（BOF）和空间金字塔匹配（SPM）表示由于其简单性和良好的性能而在图像分类和检索中已得到公认。 但是，BOF向量的超维数始终面临“维数诅咒”的难题，并导致巨大的计算和存储复杂性。 为了创建紧凑而有区别的BOF表示，在本文中，我们提出了一种新颖的直方图向量无监督降维框架。 首先，我们在每个直方图对之间建立相异矩阵，然后执行多维缩放技术以获取原始BOF的低维欧几里德嵌入，同时保留其固有的邻域结构。 研究了广泛使用的度量差异性的度量（包括距离和核），以构建差异性矩阵作为我们降维模型的输入。 大
