机译:类接近度量-基于差异的分类和高维数据显示。
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机译:基于ROC的效用函数最大化,可用于特征选择和分类,并应用于高维蛋白酶数据。
机译:特征选择,互信息和高维模式分类在图像分类和微阵列数据分析中的应用
机译:基本和高级抽样策略对不平衡数据分类的有效性。使用古典和小说度量标准的比较研究
机译:基于协方差的新特征提取方法,用于高维数据的分类和预测。
机译:类别接近度测量\基于异类的高维数据分类和显示
机译:改进的Cheeger和比率切割方法使用Ginzburg-Landau泛函分类高维数据。