【目的】局部保持投影（LPP）是一种经典的非线性数据降维方法。在LPP方法基础上人们提出了判别局部保持投影方法（DLPP），并取得了良好的效果，但DLPP方法存在小样本问题，针对该问题提出了广义矩阵指数判别局部保持投影（GEDLPP）算法。【方法】基于矩阵函数的性质，使用广义矩阵指数函数来重构DLPP，即为GEDLPP算法。【结果】提出的算法有两个优点：一是解决了DLPP方法的小样本问题；二是GEDLPP所隐含的非线性映射拉伸了不同类别样本之间的距离，从而提高了模式分类的能力。【结论】在COIL-20数据库，Yale，ExtendedYaleB和CMU-PIE人脸数据集上的实验结果表明：与最近提出的解决DLPP小样本问题的改进方法相比，GEDLPP的识别率优于其他方法。