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基于核方法的领域信息粒的学习与优化.pdf

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    虽然协同训练算法最初是针对多视图数据设计的但是单视图数据仍然是实际需求

    中不可忽略的一部分因此在提高协同训练算法在单视图数据上的适用性和准确性的

    同时采用上述核方法隐式地构造多个伪视图数据并对邻域粒结构进行协同训练如

    果对不同的基分类器采用不同且合适的核优化方法那么核方法生成的伪视图不仅可以

    隐式地构造多视图数据而且可以使伪视图数据更加适应基分类器由于本文所提出的

    核方法是针对邻域粒结构学习的因此伪视图和基分类器的迭代训练可以相互适应从

    而达到数据与粒结构相互适应

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