資料介紹
隨著數(shù)據(jù)采集技術(shù)的發(fā)展,人們獲取數(shù)據(jù)的途徑呈多樣化,所得到的數(shù)據(jù)往往具有多個視圖,從而形成多視圖數(shù)據(jù)。利用多視圖數(shù)據(jù)不同的信息特征,設(shè)計相應(yīng)的多視圖學(xué)習(xí)策略以提高分類器的性能是多視圖學(xué)習(xí)的研究目標(biāo)。為更好地利用多視圖數(shù)據(jù),促進降維算法在實際中的應(yīng)用,對多視圖降維算法進行研究。分析多視圖數(shù)據(jù)和多視圖學(xué)習(xí),在典型相關(guān)分析(CCA)的基礎(chǔ)上追溯多視圖CCA和核CCA,介紹多視圖降維算法從兩個視圖到多個視圖以及從線性到非線性的演化過程,總結(jié)各種融入判別信息和近鄰信息的多視圖降維算法,以更好地學(xué)習(xí)多視圖降維算法。在此基礎(chǔ)上,對比分析多視圖降維算法的特點及存在的問題,并對未來的研究方向進行展望。
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