半监督典型相关分析算法

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1、ISSN1000-9825，CODENRUXUEWE—mail：jos@iscas．ac．enJournalofSoftware，Vo1．19，No．11，November2008，PP．2822—2832http：／／www．jos．org．enDOI：l0．3724／SP．J．1O01．2008．02822TI，Fax：+86．10．62562563@2008byJournalofSoftware．Allrightsreserved．半监督典型相关分析算法彭岩，张道强(南京航空航天大学计算机科学与工程系，江苏南京210016)Semi-SupervisedCanonicalCorr

2、elationAnalysisAlgorithmPENGYan，ZHANGDao．Qiang(DepartmentofComputerScienceandEngineering，NanjingUniversityofAeronauticsandAstronautics，Nanjing210016，China)+Correspondingauthor：E—mail：dqzhang@nuaa．edu，cnPengY，ZhangDQ．Semi—Supervisedcanonicalcorrelationanalysisalgorithm．JournalofSoftware，2008，19(1

3、1)：2822—2832．http：／／wwwjos．org．cn／lO00—9825／19／2822．htmAbstract：Inthispaper,asemi-supervisedcanonicalcorrelationanalysisalgorithmcalledSemi—CCAisdeveloped，whichusessupervisioninformationintheformofpair-wiseconstraintsincanonicalcorrelationanalysis(CCA)．Inthissetting，besidesabundantunlabeleddatae

4、xamples，thedomainknowledgeintheformofpair—wiseconstraintswhichspecifywhetherapairofdataexamplesbelongstothesameclass(must—linkconstraints)ornot(cannot—linkconstraints)isalsoavailable．Meanwhile，therelativeimportanceofmust—linkconstraintsandcannot—linkconstraintsisvalidated．Experimentalresultsonth

5、eartificialdataset，multiplefeaturedatabaseandfacialdatabaseincludingYaleandARshowthattheproposedSemi—CCAcanefectivelyenhancetheclassifierperformancebyusingonlyasmallamountofsupervisioninformation．Keywords：canonicalcorrelationanalysis；semi-·supervisedlearning；pair--wiseconstraints；dimensionalityr

6、eduction；classification摘要：在典型相关分析算~(canonicalcorrelationanalysis，简称CCA)的基础上，通过引入以成对约束形式给出的监督信息，提出了一种半监督的典型相关分析算~(Semi—CCA)．在此算法中，除了考虑大量的无标号样本以外，还考虑成对约束信息，即已知两样本属于同一类(正约束)或不属于同一类(负约束)，同时验证了两者的相对重要性．在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集(Yale和AR)_E的实验结果表明，Semi．CCA能够有效地利用少量的监督信息来提高分类性能．关键词：典型相关分析；半监督学习；成对约束；降维；分类中

7、图法分类号：TP181文献标识码：A典型相关分析(canonica1corelationanalysis，简称CCA)It~与主成分分析(principa1componentanalysis，简称PCA)l类似，在模式识别中的降维和数据可视化的应用中，都是经实验验证过的有效方法．PCA是一种单模态分析方法，所谓的单模态识别是指利用从单一信息渠道获得的观察样本进行识别的技术．而CCA更侧重于多模态+SupportedbytheNationalNa