次模函数展开定义的度量距离学习算法是一种基于次模函数性质的度量学习方法。该算法利用次模函数的展开特性来构建距离度量函数，通过优化次模函数来学习数据点之间的有效距离表示。具体来说，该算法将距离度量函数表示为次模函数的线性组合或非线性变换，利用次模函数的边际递减性质来捕捉数据间的局部和全局结构关系。在优化过程中，算法通过最大化类间距离和最小化类内距离的目标函数，同时保持次模函数的性质约束，从而学习出具有判别性的距离度量。这种基于次模函数展开的方法能够有效处理高维数据和非线性可分问题，在聚类、分类等任务中展现出较好的性能。