34、多视角学习与智能炉灶自动化技术解析

多视角学习与智能炉灶自动化技术解析

多视角学习方法

在多视角学习领域，有一套基于特征的评估和视图构建方法。首先是视图评估指标的计算。
- 视图内部评估指标（ScoreVi intra_ view） ：
- 公式为：
- (ScoreVi_{intra_ view}=\frac{1}{m(m - 1)}\sum_{i\neq j}I(A_i; A_j)+\frac{1}{m}\sum_{k = 1}^{m}I(A_k; C))
- 此公式用于衡量视图内部特征之间的相关性以及特征与标签的相关性。
- 视图之间的条件独立性评估指标（ScoreVi inter_ view） ：
- 规范相关分析（CCA）由Hotelling提出，用于找到两个多变量之间的线性关系。若将每个特征视为随机变量，每个视图可看作多变量。
- 假设(k)表示通过CCA计算的两个视图的系数数量，(\rho_{pq}^n)表示通过CCA为第(p)个和第(q)个视图计算的第(n)个系数。
- 视图(V_i)的条件独立性定义为：
- (ScoreVi_{inter_ view}=\frac{1}{|V| - 1}\sum_{p\neq q}(\frac{1}{k}\sum_{n = 1}^{k}\rho_{pq}^n))
- 最终视图评估指标（ScoreVi） ：
- 由视图内部评估指标减去视图之间的条件独立性评估指标得到：
- (ScoreVi = ScoreVi_{intra_ view}-ScoreVi_{inter_ vie