【摘 要】
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特征提取是模式识别中的关键问题之一，对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等，多重集典型相关分析是基于传统的
【基金项目】
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江苏省产学研项目(No.BY2013015-40)
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特征提取是模式识别中的关键问题之一，对提高系统分类性能具有重要意义。常用的特征提取方法包括主成分分析、线性鉴别分析、典型相关分析等等，多重集典型相关分析是基于传统的典型相关分析基础上发展而来，利用多组（大于2）特征数据集进行特征提取。基于集成学习的多重集典型相关分析的方法（EMCCA），是通过将样本化分成若干小的样本，形成若干个特征数据集，利用多重集典型相关分析对这组数据集做特征提取，并结合集成学习对样本进行分类。在UCI上的多特征手写体数据集上的实验结果表明：相比于传统的PCA，CCA特征提取方法，多重
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