【摘 要】
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多视角学习（Multi-view learning,MVL）是机器学习领域的热点问题。我们可以从不同的角度来描述对象,获得对象的多视角数据,在多视角数据上构建机器学习模型,被称为多视角学习。目前,多视角学习得到了广泛的应用,如文本分类,图像分类和生物信息识别等。虽然多视角学习已经取得了巨大的进展,多视角学习仍然面临一些挑战。例如,多视角学习可能会忽略一些多视角数据的先验信息,这些数据跟训练样本不同
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.62076074）；
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多视角学习（Multi-view learning,MVL）是机器学习领域的热点问题。我们可以从不同的角度来描述对象,获得对象的多视角数据,在多视角数据上构建机器学习模型,被称为多视角学习。目前,多视角学习得到了广泛的应用,如文本分类,图像分类和生物信息识别等。虽然多视角学习已经取得了巨大的进展,多视角学习仍然面临一些挑战。例如,多视角学习可能会忽略一些多视角数据的先验信息,这些数据跟训练样本不同,但是存在一定的先验信息。如何利用多视角数据的先验信息,这是亟待解决的问题。近年来,Universum学习逐渐被研究者们关注。在实践中,我们可能会得到跟训练数据在同一个域,但既不属于正类,也不属于负类的数据,称为Universum数据。将Universum数据视为附加数据处理,可以提高学习模型的泛化性能。一方面,Universum数据通过获取更多的先验知识来提高分类器的性能;另一方面,它既适用于监督学习问题,也适用于半监督学习问题。通过Universum学习,可以把这些先验信息融合到多视角学习中。本文把Universum数据应用到双视角学习中,提出了基于Universum数据的双视角学习算法。本文主要的研究内容包括下面两个方面:（1）本文把双视角学习和Universum数据相融合,提出了基于Universum数据的双视角学习算法（Learning From Two-view Learning with Universum Data,USVM-2K）。我们构造拉格朗日函数,将该方法转化为对偶问题,进而求解相应的优化问题获得分类器。该方法不仅将目标样本中包含的信息整合在一起,而且它还将Universum数据中隐藏的先验知识整合到目标函数中,训练最终的分类模型,提高分类模型的性能。（2）为了验证基于Universum数据的双视角学习算法的可行性,我们将该方法与现有的多视角学习方法（SVM-2K、USVM、Mv TSVMs、Mv NPSVM）进行对比实验。在实验中,首先使用URest方法构造Universum数据,对图像数据进行预处理。然后,与上述现有的多视角学习方法进行比较。最后,在五个真实图像数据集上的实验结果表明,与现有的多视角学习方法相比,本文提出的算法能够获得更好的分类性能,具有较好的鲁棒性。
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