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王，李;张磊红;白，昭君;李仁昌

正交典型相关分析及其应用。 （英语） Zbl 1455.65059号

最佳方案。方法软件。 35，第4号，787-807（2020）.
摘要：典型相关性分析（CCA）是线性降维技术的基石，该技术联合映射两个数据集以实现最大相关性。CCA已广泛用于捕获感兴趣的数据特征的应用程序中。本文建立了一个范围约束正交CCA（OCCA）模型及其变体，并将其应用于实际应用中数据集的三个数据分析任务，即无监督特征融合、多目标回归和多标签分类。数值实验表明，与传统的CCA相比，OCCA及其变体具有更高的精度。

引用于4文件

MSC公司：

2015财年65 矩阵特征值和特征向量的数值计算
15甲18 特征值、奇异值和特征向量
65千5 数值数学规划方法
90 C90 数学规划的应用

关键词：

典型相关分析;奇异值分解;无监督特征融合;多目标回归;多标签分类

软件：

FORS公司;LIBLINEAR公司;JDQZ公司;JDQR公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit｛L.Wang｝等人，Optim。方法软件。35，第4号，787--807（2020；Zbl 1455.65059）
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