机译:基于多视图拉普拉斯正则化的半监督稀疏特征选择
Beijing Key Lab Adv Informat Sci & Network Techno, Beijing 100044, Peoples R China.;
Beijing Key Lab Adv Informat Sci & Network Techno, Beijing 100044, Peoples R China.;
Beijing Key Lab Adv Informat Sci & Network Techno, Beijing 100044, Peoples R China.;
North China Univ Sci & Technol, Coll Informat Engn, Tangshan 063009, Peoples R China.;
Multi-view learning; Laplacian regularization; Semi-supervised learning; Sparse feature selection;
机译:具有结构化多视图稀疏正则化的半监督特征选择分析
机译:基于Graph Laplacian的主成分分析和多视图数据上的特征选择和样本聚类的双稀疏约束
机译:基于GraphaCian基于散射矩阵的半监控稀疏特征选择
机译:基于多视图Hessian正规化的半监控稀疏功能选择
机译:使用特征选择,基于字典的稀疏编码和深度学习减少步态识别的协变量因素。
机译:用于多视图基因表达数据的样本聚类和特征选择的鲁棒超图正则化非负矩阵分解
机译:基于约束补偿拉普拉斯分数的音频分类半监督特征选择