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11.02.2020 | Theoretical advances

A new multi-view learning machine with incomplete data

Zeitschrift:
Pattern Analysis and Applications
Autoren:
Changming Zhu, Chao Chen, Rigui Zhou, Lai Wei, Xiafen Zhang
Wichtige Hinweise

Publisher's Note

Springer Nature remains neutral with regard to jurisdictional claims in published maps and institutional affiliations.

Abstract

Multi-view learning with incomplete views (MVL-IV) is a reliable algorithm to process incomplete datasets which consist of instances with missing views or features. In MVL-IV, it exploits the connections among multiple views and suggests that different views are generated from a shared subspace such that it can recover the missing views or features well while MVL-IV neglects two facts. One is that different views should always be generated from different subspaces. The other is that the information of view-based classifiers is useful to the design of MVL-IV. Thus, on the base of MVL-IV, we consider these two facts and develop a new multi-view learning with incomplete data (NMVL-IV). Related experiments on clustering, regression, classification, bipartite ranking, and image retrieval have validated that the proposed NMVL-IV can recover the incomplete data much better.

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