典型相关分析具体过程算法

半监督学习是近年来机器学习领域的一个研究热点,已经出现了很多半监督学习算法.其中有代表性的方法有:半监督EM算法协同训练(co-training)算法等

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第四章 典型相关分析模式 来自宝岛的教程,study,摘要表,路径图,相关系数,负荷分析,相关系数之验证

在典型相关分析（CCA）的基础上，通过引入样本的类信息，并结合局部化思想，充分考虑了同类样本之间的局部相关与不同类样本之间的局部相关关系及其对分类的影响，提出了一种新的有监督学习方法——局部判别型CC

典型相关分析 摘要 利用典型相关分析的思想 , 提出了解决了当两组特征矢量构成的 总体协方差矩阵奇异时 , 典型投影矢量集的求解问题 , 使之适合于高 维小样本的情形 , 推广了典型相关分析的适用范围

提出了一种基于典型相关分析的点云配准算法。对目标点云和待配准点云进行中心化处理, 将其绕坐标原点进行转动, 两组点云满足各维度间相关系数平方值最大; 采用典型相关分析法,对两组转动矩阵进行求解; 使用

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为了解决特征选择的算法冗余问题，设计了CES算法，但其应为范围不包括连续函数，所以扩展出了DES算法