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万静; 吴凡; 何云斌; 李松;
哈尔滨理工大学计算机科学与技术学院;
聚类; 主成分分析(PCA); 特征相似度; 岭回归; 遗传算法;
机译:用于表示高维“组学”数据的新的降维方法。
机译:基于模型的多因素降维可在无误差和高噪声数据的情况下检测定量特征的上位性。
机译:字形板:结合字形和降维的高维数据的可视化探索
机译:基于新的降维规则的高维遥感数据配准
机译:高维数据的聚类分析和降维以进行回归。
机译:基于模型的多因素降维可在无误差和高噪声数据的情况下检测定量特征的上位性
机译:一种用于高维数据集的K-means聚类算法降维的新方法
机译:随机动力学和层相。一种新的降维方法,希望能够理解时空拓扑的起源
机译:在3维图形环境下的二维立交桥数据的3维变换方法及其装置,以及在3维图形环境下的2维立交桥数据的3维可视化方法
机译:基于高维数据从代表高维数据的一组低维模型中选择低维模型的方法
机译:三维图形环境下二维高空道路数据三维转换的方法,装置和记录介质记录程序,以及三维多维数据化多维三维图像化的方法,装置和记录介质记录程序三维图形环境
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