局部线性嵌入算法（LocallyLinearEmbedding，LLE）是基于流形学习的非线性降维方法之一。LLE利用样本点的近邻点的线性组合对每个样本点进行局部重构，而不同近邻个数的选取会产生不同的重构误差，从而影响整体算法的实施。提出了一种LLE的改进算法，算法有效地降低了近邻点个数对算法的影响，并很好地学习了高维数据的流形结构。所提方法的有效性在人造和真实数据的对比实验中得到了证实。