特征融合是将两个特征向量结合起来得到一个特征向量的过程，它比任何一个输入特征向量都更具鉴别性。
DCAFUSE应用于使用基于判别相关分析（DCA）的方法的特征水平融合。它得到火车和测试数据矩阵从两种模式X和Y，与它们对应的类别标签并合并它们沿成一个单一的功能集Z.
详情请参阅:
M. Haghighat，M.阿卜杜勒Mottaleb，W. Alhalabi，“判别相关分析：实时特征级融合的多模态生物识别，”关于信息取证与安全，卷IEEE交易。11，没有。9，第1984-1996，2016年9月。
http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2016.2569061
和
张建新，“多模态生物识别技术在多模态特征融合中的应用”，硕士论文，2016，第3 - 4页。
http://dx.doi.org/10.1109/ICASSP.2016.7472000
（C）穆罕默德Haghighat，迈阿密大学
haghighat@ieee.org
如果您使用此代码，请注明以上论文。
引用作为
Haghighat穆罕默德，等。“判别相关分析：实时特征级融合的多模态生物识别。”IEEE交易上的信息取证与安全，第一卷。11，没有。9，电气电子工程师学会（IEEE），2016年9月，第1984至1996年，DOI：10.1109 / tifs.2016.2569061。
评论和评分（23)
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MATLAB版本兼容性
创建了R2016a
与任何版本兼容
SATISH KUMAR（查看资料）
问候先生，
我在运行你的代码时出错了。
“使用dcaFuse错误（线70）的X和Y必须具有相同数目的列（样值）。”
我的数据集是这样的trainx = 2500x59和trainy = 25000x18。trainx和trainy属于不同的特征。
你能解释一下我为什么会出错吗?
提前谢谢。
丽丽毛（查看资料）
您好，感谢您的共享。请问如何在训练和测试特征向量融合后分类
Joyraj Chakraborty（查看资料）
你好，默罕默德，我有个问题。如果我问了一个愚蠢的问题，我很抱歉。
其实，我不明白你的训练数据集。例如我有功能，我们可以定义为一个二值分类。因此，在这种情况下，如何创建训练数据集？
提前谢谢你。
Jyothi Alugolu（查看资料）
我们可以从获得的融合特征向量???什么是在结束应用SVD需要找回原来的两个特征向量？请澄清我的疑虑
穆罕默德Haghighat（查看资料）
海德尔Mehraj：
问题似乎出在你的输入数据矩阵上。正如错误所说，它包含NaN或Inf值。在进行任何工作之前，您最好消除这些特性。
海德尔mehraj（查看资料）
我在使用你的代码得到这个错误。
我去尝试标准化应用融合之前，它是导致该错误。
使用EIG错误
输入矩阵包含NaN或天道酬勤。
误差在dcaFuse（线120）
[eigVecs, eigVals] = eig (artSbx);
穆罕默德Haghighat（查看资料）
Chidiebere艾克:
您可以使用两种不同的特征提取技术来从单一模态提取特征，或者如果您有一个多模态系统，您可以使用DCA来融合从不同模态提取的特征集。
Chidiebere艾克（查看资料）
亲爱的所有,
这是我很高兴通过这个平台与您联系。我是一个研究的学生和工作的低分辨率图像。我是新来通过Matlab的编码，但觉得很有意思。我观察到这个工作中被评为5开始。
我有文件，但需要了解如何使用它的一些指南。
指望我的应用它的输出/结果穆罕默德Haghighat的DCA代码之前，先用2特征提取技术？
请你能引导我或共享类似的例子？
我的电子邮件地址是chidosky4ril@yahoo.com
问候
艾克
穆罕默德Haghighat（查看资料）
Nazeera：
我不知道你的功能集是什么样子。其中CCA将更好地工作比DCA的一种情况是，当你有一个小数量的类。正如在论文中提到，在DCA特征向量的长度由类的数量，也是特征矩阵的秩的限制。因此，例如，对于二元分类，则不能使用DCA，否则会非常不佳。
Nazeera Sheth（查看资料）
先生您好，我有两个Implemeted一个CCA和DCA为我的项目。据说这里，由于DCA是有监督的技术，它比CCA更好的结果。然而，在我的情况DCA给出结果不佳，甚至有精度差比个人特点。
在你的榜样，这显示
testXdca =斧* testX;
但是，在实施这给了错误矩阵尺寸不匹配。所以，我把它改成
testXdca = Ax' * testX;
另外，在对它应用dca/cca之前，我使用PCA来减少各个特性。cca给出了更好的结果，但dca没有。
你能帮我解决这个问题吗?为什么精度会出错?
Islem Rekik（查看资料）
Berkay selb（查看资料）
HARISANKER GIREESH（查看资料）
标签是什么?
Mokni Raouia（查看资料）
谢谢
人力资源Ramya（查看资料）
喂...我在哪里可以找到的代码
穆罕默德Haghighat（查看资料）
Mokni Raouia：
请参考下面的（04 2016可以）的评论。有关详细信息，你也可以阅读本文的第三部分：
M. Haghighat，M.阿卜杜勒Mottaleb，W. Alhalabi，“判别相关分析：实时特征级融合的多模态生物识别，”关于信息取证与安全，卷IEEE交易。11，没有。9，第1984-1996，2016年9月。
http://dx.doi.org/10.1109/TIFS.2016.2569061
Mokni Raouia（查看资料）
亲爱的穆罕默德
谢谢你的密码
判别相关分析(DCA)和典型相关分析(CCA)有什么区别?
Mokni Raouia（查看资料）
cuong哈（查看资料）
迈克·里诺（查看资料）
史蒂夫（查看资料）
谢谢
穆罕默德Haghighat（查看资料）
基于典型相关分析（CCA）的特征融合方法有两个问题：
第一个问题是在一个小样本大小（SSS）的问题的情况下，当样本的数目是小于的特征（N
第二，更重要的问题是在CCA类结构的疏忽。虽然去相关的特点，在模式识别问题，我们也有兴趣在分离的类。
另一方面，判别相关分析(DCA)考虑特征集中的类关联。它消除了类间的相关性，并限制了类内的相关性。DCA具有基于CCA的方法的特点，可以最大限度地提高两个特性集之间的对应特性的相关性，此外，每个特性集中属于不同类的去相关特性。
雅各（查看资料）
这是如何不同于CCA？