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多视图半监督降维。 (英语) Zbl 1187.68393号

摘要:在各种数据挖掘应用程序中,都会出现多视图数据以及以成对约束形式表示的一些领域知识。如何在低维空间中学习隐藏的共识模式是一个具有挑战性的问题。本文提出了一种新的多视图半监督降维方法。使用成对约束导出每个视图中的嵌入,同时引入线性变换以使不同模式空间中的不同嵌入具有可比性。因此,共识模式可以从多重表示的多重嵌入中学习。我们推导了一个迭代算法来解决上述问题。还提供了一些理论分析和样本外扩展。本文还对各种数据集进行了有希望的实验,并进行了一些重要的讨论,以证明该算法的有效性。

MSC公司:

68T05型 人工智能中的学习和自适应系统
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全文: 内政部

参考文献:

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