摘要：现有的距离度量学习算法都是假设训练数据和测试数据服从相同的分布，但是该假设在实际中不一定成立。当训练数据和测试数据的分布不同时，利用训练数据学习得到的度量函数可能难以适用于测试数据。针对上述问题，本文在NCA（Distance metric learning with Probability Density Ratio Estimation, DML-PDR）。在UCI数据集和Corel图像库上的KNN分类实验表明，新方法克服了传统度量学习方法的不一致问题，提高了分类的准确率。

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