基于半监督典型相关分析的多视图维数约简 (2016年)

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文件名称：基于半监督典型相关分析的多视图维数约简 (2016年)
文件大小：1.35MB
文件格式：PDF
更新时间：2021-06-11 14:33:10
工程技术 论文 为了有效地在半监督多视图情景下进行维数约简，提出了使用非负低秩图进行标签传播的半监督典型相关分析方法。非负低秩图捕获的全局线性近邻可以利用直接邻居和间接可达邻居的信息维持全局簇结构，同时低秩的性质可以保持图的压缩表示。当无标签样本通过标签传播算法获得估计的标签信息后，在每个视图上构建软标签矩阵和概率类内散度矩阵，然后通过最大化不同视图同类样本间相关性的同时最小化每个视图低维特征空间类内变化来提升特征鉴别能力。实验结果表明，所提方法比已有相关方法能够取得更好的识别性能且更鲁棒，是有效的多视图维数约简方法。