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机译:主要成分,减少足够的尺寸和信封
School of Statistics University of Minnesota Minneapolis Minnesota 55455 USA;
central subspace; dimension reduction for covariance matrices; probabilistic principal components; principal fitted components; sliced average variance estimation; sliced inverse regression;
机译:主要成分,减少足够的尺寸和信封
机译:使用主要装配的组件进行逐组充分的尺寸缩减
机译:足够维数减少框架中的偏最小二乘和主成分回归的等价
机译:基于主成分分析的大爆炸优化算法,使用主成分分析的面部识别维数减少
机译:用于高光谱数据分类的降维主成分分析的局限性。
机译:主加权支持向量机可充分减少二元分类的维数
机译:通过选择文本分类的主成分分析中的组件来减少维度减少方法