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Adaptive group sparse multi-view classification method based on mutual information
DOI:10.1016/j.patcog.2025.112931.png)
摘要
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• 通过类别标签特定的互信息进行多视图特征分组。
• 自适应基于MI的权重施加稀疏性以有效选择关键特征。
• AGSMC融合分组和加权以增强分类性能。
• 快速迭代优化显示出AGSMC的稳定性和卓越精度。
期刊
IF:
7.6
论文数:
1.3W
被引数:
4.5W
机构
引用论文
Generative multi-view and multi-feature learning for classification面向分类的生成式多视图多特征学习
INFORMATION FUSION
IF15.5

