在大数据时代，我们可以轻松地从可能来自不同来源或功能子集的多个视图访问信息。 通常，不同的视图为学习任务提供补充信息。 因此，多视图学习可以促进学习过程，并且在广泛的应用领域中很普遍。 例如，在医学科学中，记录了针对每个受试者的一系列医学检查的测量结果，包括从多种来源获得的临床，影像学，免疫学，血清学和认知测量。 具体来说，对于大脑诊断，我们可以进行不同的定量分析，可以将其视为对象的不同特征子集。 期望以有效的方式组合所有这些特征以进行疾病诊断。 但是，一些不太相关的医学检查得出的测量结果可能会