流形排序算法被广泛地应用到半监督学习领域中，然而其性能紧紧依赖于底层图结构。针对现有的流形排序算法效果欠佳的现状，提出了一种全新的图结构——自然邻居图，这种图能自适应流形结构，并且构造这种图不需要提前指定参数k。将这种图结构应用到基于流形排序的图像检索框架下，并证明了基于提出的自然邻居图的流形排序算法的效果优于基于KNN的流形排序算法。