Xing Xianglei-C3A阅读

标题Complete canonical correlation analysis with application to multi-view gait recognition

邢博的文章最初没太在意，今天仔细读了，才发现还是靠谱的。

他提出的CCCA简称C3A，目标就是针对CCA中 XX'形成的协方差阵往往是奇异的 Dimension>>sample numples

他的思路其实关键在奇异值分解：利用非奇异阵X'X得到的奇异值，以及两者特征向量之间的关系 V_1=A*U_1*sigma^-1。

另外，他比较巧妙的构造了 一个矩阵，而这个矩阵恰好是XX'的正交分解阵。

还有一些技巧，其实我也没完全看明白为什么这么做，但肯定有其道理。

看来矩阵论还要再好好看看，这个奇异值分解我自己感觉掌握了挺好的。但是应用到实践，还可以发PR这样高质量的论文，确实挺难得。

 愁！

愁！论文！

没论文，怎么毕业啊！！！！

继续看paper吧。