【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及多视角数据分类领域，特别涉及一种基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法和系统。本专利技术可应用于文本、图像等多视角数据分类领域。
技术介绍
1、随着信息技术以及传感器技术的发展，通过不同传感器可以获取到一个样本的不同特征，多视角数据分类成为机器学习领域的一大热点问题。大量研究表明，单一视角特征在一些应用上不如多特征组合提取的信息完整，深入挖掘多个视角特征间的潜在信息，通过视角特征间的互相促进，可以更全面的获取样本的信息。多视角数据分类的主要任务是根据提取的同一目标样本的不同视角特征，将其和数据库中的目标进行对比，确定待识别的目标。目前，对目标进行多视角数据分类的方法为基于特征提取的方法。
2、基于特征提取的多视角数据分类方法需要对目标进行特征提取和选择，特征降维是特征选择的一种表现形式。多视角特征情况下，需要将特征两两组合，经典的两两组合特征的分析方法为典型相关分析(canonical correlation analysis，cca)。该方法首先由hotelling提出，到目前为止，学者们已经提出了许多...
【技术保护点】
1.一种基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，所述预处理为利用自编码器对多视角数据集进行预处理，将其扩展到非线性空间。
3.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，构建协方差张量，得到多视角数据整体相关性；
4.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，对多视角数据计算拉普拉斯正则项，得到相似度矩阵；
5.根据权利要求1所述的基于典...
【技术特征摘要】
1.一种基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，所述预处理为利用自编码器对多视角数据集进行预处理，将其扩展到非线性空间。
3.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，构建协方差张量，得到多视角数据整体相关性；
4.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，对多视角数据计算拉普拉斯正则项，得到相似度矩阵；
5.根据权利要求1所述的基于典型相关分析快速算法的多视角数据分类方法，其特征在于，通过交替半光滑牛顿...
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