Weighted multi-view sparse discriminant analysis

2026-05-06

0

PRE

AI

DOI：10.1016/j.asoc.2026.115312

原文求助

摘要

En 中文

• 提出了一种新颖的加权多视角稀疏判别分析（WMSDA）方法。• 引入了L2,0范数约束以实现特征严格行稀疏性。• 开发了一种迭代优化方法以联合学习视角权重和子空间。• 相比现有多视角方法，展示了更优的性能和效率。

Keyword:

Weighted Multi-view Sparse Discriminant Analysis

L2,0-norm constraint

row sparsity

iterative optimization

multi-view learning