处理高维复杂数据的聚类问题,通常需先降维后聚类,但常用的降维方法未考虑数据的同类聚集性和样本间相关关系,难以保证降维方法与聚类算法相匹配,从而导致聚类信息损失.非线性无监督降维方法极限学习机自编码器(Extreme　learning　machine,　ELM-AE)因其学习速度快、泛化性能好,近年来被广泛应用于降维及去噪.为使高维数据投影至低维空间后仍能保持原有子空间结构,提出基于子空间结构保持的多层极限学习机自编码器降维方法　(Multilayer　extreme　learning　machine　autoencoder　based　on　subspace　structure　preserving,　ML-SELM-AE).该方法在保持聚类样本多子空间结构的同时,利用多层极限学习机自编码器捕获样本集的深层特征.实验结果表明,该方法在UCI数据、脑电数据和基因表达谱数据上可以有效提高聚类准确率且取得较高的学习效率.