多视图分类主要包括四种学习范式：多核学习、子空间学习、稀疏学习和加权学习

多视图分类中的四种学习范式各有侧重：

1. **多核学习**（Kernel Multi-view Learning）：这是一种基于核函数的方法，将原始数据转换到高维特征空间，然后在不同视角间构建核依赖的关系，以便捕获复杂的数据关联。多核学习强调通过核函数来融合不同视图的信息，提升分类性能。

2. **子空间学习**（Subspace Learning）：这种范式假设不同视角的数据分布在低维嵌入子空间中，目标是找出共享的低维结构。通过线性或非线性的降维技术（如主成分分析PCA或奇异值分解SVD），在不同视图中寻找潜在的共性。

3. **稀疏学习**（Sparse Learning）：强调在特征选择中保持稀疏性，只保留少数关键特征，避免过拟合。在多视图背景下，可能会寻找每个视图下的稀疏表示，然后再合并，以降低维度并增强泛化能力。

4. **加权学习**（Weighted Learning）：这种方法允许对每个视图赋予不同的权重，根据各视图的重要性来调整贡献。例如，如果某个视角的信息更丰富或更具区分度，则分配更高的权重给它。

这几种范式在实践中可以根据具体情况灵活组合或单独使用，旨在发掘和利用数据的不同视角以提高分类的准确性和鲁棒性。