【摘 要】
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随着数据采集技术的发展,获取数据的途径多样化,所得到的数据往往具有多个视图,从而形成多视图数据。如何有效利用多视图数据所包含的信息进行学习是多视图学习的研究目标。
【机 构】
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南京航空航天大学理学院,南京航空航天大学信息化技术中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(No.61403193,No.61703206)
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随着数据采集技术的发展,获取数据的途径多样化,所得到的数据往往具有多个视图,从而形成多视图数据。如何有效利用多视图数据所包含的信息进行学习是多视图学习的研究目标。为了更好地利用多视图数据,促进降维算法在实际中的应用,对多视图降维算法进行了研究。首先回顾多视图数据和多视图学习,然后从典型相关分析(CCA)入手,在CCA的基础上追溯MCCA和KCCA,介绍多视图降维算法从两个视图到多个视图以及从线性到非线性的演化过程;进一步,总结各种融入判别信息和近邻信息的多视图降维算法,以便于更好地理解多视图降维算法;最后对比分析多视图降维算法的特点及存在的问题,并对未来的研究方向进行展望。
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