多视图分类以什么分成多核学习、子空间学习、稀疏学习和加权学习

多视图分类是一种机器学习技术，它假设数据可以从多个视角或特征描述中获取，每个视角可以提供独特的信息。这种技术被分为四个主要的学习范式：

1. **多核学习**（Multi-kernel Learning, MKL）: 它通过将多个基础核函数组合成一个复合核，利用不同视角之间的相似性。这种方法关注的是如何有效地融合各个视角间的内积结构。

2. **子空间学习**（Subspace Learning）: 这种方法认为每个视角对应于数据的一个低维子空间，目标是在多个子空间中找到共享的结构或表示。例如，PCA和LDA就是子空间学习的例子。

3. **稀疏学习**（Sparse Learning）: 稀疏方法寻求在多个视角下能同时保持数据表示稀疏性的模型。这种学习方式有助于提取关键信息，并减少过拟合风险，比如基于稀疏编码的分类算法。

4. **加权学习**（Weighted Learning）: 加权学习则是分配权重给不同的视角，根据不同视角的重要性来调整它们对最终决策的影响。这通常涉及到优化过程，找出每个视角的最佳权重组合。