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半監(jiān)督典型相關(guān)分析算法:在典型相關(guān)分析算法(canonical correlation analysis,簡(jiǎn)稱CCA)的基礎(chǔ)上,通過引入以成對(duì)約束形式給出的監(jiān)督信息,提出了一種半監(jiān)督的典型相關(guān)分析算法(Semi-CCA).在此算法中,除了考慮大量的無標(biāo)號(hào)樣本以外,還考慮成對(duì)約束信息,即已知兩樣本屬于同一類(正約束)或不屬于同一類(負(fù)約束),同時(shí)驗(yàn)證了兩者的相對(duì)重要性.在人工數(shù)據(jù)集、多特征手寫體數(shù)據(jù)集和人臉數(shù)據(jù)集(Yale 和AR)上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,Semi-CCA能夠有效地利用少量的監(jiān)督信息來提高分類性能.
關(guān)鍵詞: 典型相關(guān)分析;半監(jiān)督學(xué)習(xí);成對(duì)約束;降維;分類
關(guān)鍵詞: 典型相關(guān)分析;半監(jiān)督學(xué)習(xí);成對(duì)約束;降維;分類
析算法
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