考虑一种多视图数据配对形式——跨视图约束,从而推广单视图学习中的成对约束.利用不同视图间数据对是否属于同一类的弱化约束信息,代替严格的配对约束,不仅涵盖原有的一一配对,而且能推广到完全无配对的情况.提出一种基于跨视图约束的多视图分类方法,该方法不仅能深入挖掘跨视图约束中隐藏的判别信息,而且能同时利用数据的结构信息.实验结果验证该方法的有效性.
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