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精确的癌症分类对于癌症的成功诊断和治疗是必不可少的．半监督维数约减算法在干净的数据集上表现得很好，然而当面临噪声时，当前的大部分算法所构造的邻域结构是拓扑不稳定的．为了克服这一问题，文中提出了一种基于随机子空间的半监督维数约减算法（RSSSDR），将随机子空间与半监督维数约减算法结合起来．在数据集的不同随机子空间上，该算法首先设计多个不同的子图，然后将这些子图联合起来构成一个混合图并在其上进行维数约减．该算法通过最小化局部重构误差来确定邻域图的边权值，在保持癌症数据集局部结构的同时能够保持其全局结构．在公