【摘 要】
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随着收集和存储数据的能力不断提高,真实数据通常由不同的表现形式(视图)组成。因此多视图学习在机器学习与模式识别领域中扮演着重要的角色。近年来,多种多视图学习方法被提
【基金项目】
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国家自然科学基金(61922087,61906201),湖南省杰出青年自然科学基金(2019JJ20020)。
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随着收集和存储数据的能力不断提高,真实数据通常由不同的表现形式(视图)组成。因此多视图学习在机器学习与模式识别领域中扮演着重要的角色。近年来,多种多视图学习方法被提出并应用于不同的实际场景中。然而,在目标函数中大部分数据点存在平方残差,少数误差较大的离群点很容易令目标函数失效,因此如何处理冗余数据是多视图学习面临的重要挑战。为解决上述问题,提出一种鲁棒自加权的多视图子空间聚类模型。该模型利用Frobenius范数来处理数据的平方误差的同时利用ℓ1范数来处理数据的离群点,有效地平衡了离群点与普通数据点对性能
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