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通过耦合协方差进行特征空间学习：非对称核 SVD 和 Nyström 方法
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内容提要
基于协方差算子的耦合协方差本征值问题，提出了一种新的非对称学习范式，与 KSVD 相关的非对称内核矩阵 SVD 获得解决方案。通过有限样本近似形式化了非对称 Nystrom 方法以加快训练，并验证了 KSVD 的实际效用和优势。
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