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基于图学习的隐式多视图半监督分类( Latent Multi-View Semi-Supervised Classification by Using Graph Learning )
Y Huang H Yuan LL Lai
多视图学习是机器学习和模式识别领域的一个热点研究方向，近来正受到越来越多的关注。在现实世界中，可用的数据通常包括少量已标记样本和大量未标记样本。在本文中，我们利用图学习提出了一种潜在的多视图半监督分类方法。该工作利用多视图数据的互补信息，恢复一个潜在的完整表示。此外，采用一种自适应图学习技术来探索这种潜在完整表示的局部结构。为了充分利用该潜在完整表示来发现未标记数据的标签信息，我们考虑将潜在完整表示和未标记数据的标签计算过程统一为一个整体。设计了一种交替优化算法，有效地解决了所提方法的优化问题。大量的实验结果证明了我们提出的方法的有效性。
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