有样本缺失的稀疏保持典型相关分析

在典型相关分析(CCA)的基础上,通过稀疏保持引入样本的类别信息,利用交叉相关项克服CCA及其推广算法要求不同视图样本必须成对出现的局限,提出一种有监督学习方法——有样本缺失的稀疏保持典型相关分析(SPCCAM).SPCCAM能在训练样本不成对的情况下进行多视图特征融合.在人工数据集、手写体数据集和PIE人脸数据集上的实验结果表明,SPCCAM能有效利用类信息提高分类性能.