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CS3CCA
2024-07-08
基于典型相关性分析的多视图学习方法(基于半监督学习的 CCA)——代价敏感的半监督典型相关分析(CS3CCA)
代价敏感的半监督典型相关分析(CostSensitiveSemi-SupervisedCanonicalCorrelationAnalysis,CS3CCA)是一种专门设计用于处理不平衡数据和半监督学习场景下的多视图数据分析方法。这种方法由Wan等人提出,其核心是通过引入代价敏感学习和软标签推断策略,以优化在不平衡数据