多视角子空间学习系列之 CCA 典型相关分析

多视角学习与子空间学习 多视角学习(Multi-view learning)是陶大成提出的一个研究方向。我们都知道,在机器学习中样本可以用不同的特征(如图片可以用LBP、SIFT等特征)来表示,或者从不同的角度进行观察(如从前后左右观察一个对象),甚至是采用不同的传感器来观测(如RGB摄像头,Depth摄像头),这些不同的观测手段、角度或特征在多视角学习中称为“视角”。多视角学习通过对不同的视角进行统一分析和研究,希望能够得到更好的分类或聚类等等的效果。 陶大成把现有的可用于多视角学习的方法分为三类:(1)Co-training 联合训练 (2)Multiple Kernel Learning