Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University, 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065, Japan;
Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University, 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065, Japan;
Graduate School of Science and Engineering, Kagoshima University, 1-21-40, Korimoto, Kagoshima, 890-0065, Japan;
clustering; kernel function; k-means; neural-gas; PCA;
机译:使用改进的高斯核度量和核PCA的数据聚类方法
机译:使用修改的高斯内核度量标准和内核PCA的数据聚类方法
机译:基于Pca的聚类方案基于Pocs的纹理重构方法
机译:内核PCA聚类方法的数值评估
机译:核PCA方法在地球物理数据中的应用。
机译:多对象脑成像数据的加权簇内核PCA预测模型
机译:图2:使用Ward作为聚类方法的分层映射和(a)原始数据(b)缩放数据,(c)由PCA和(d)通过PCA缩放和减少的数据减少的数据。
机译:具有弱奇异核的Volterra积分方程数值解中的多元配置方法