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【2h】

Multiple-Feature Kernel-Based Probabilistic Clustering for Unsupervised Band Selection

机译：基于多个特征内核的概率聚类，用于无监督频段选择

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Marco Bevilacqua; Yannick Berthoumieu;
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年度 2019
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1. Multiple-Feature Kernel-Based Probabilistic Clustering for Unsupervised Band Selection [J] . Marco Bevilacqua, Yannick Berthoumieu IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing . 2019,第9期

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2. An Automatic Method for Unsupervised Feature Selection of Hyperspectral Images Based on Fuzzy Clustering of Bands [J] . Beirami Behnam Asghari, Mokhtarzade Mehdi Traitement du Signal . 2020,第2期

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3. Unsupervised Hyperspectral Image Band Selection Based on Deep Subspace Clustering [J] . Zeng Meng, Cai Yaoming, Cai Zhihua, IEEE Geoscience and Remote Sensing Letters . 2019,第12期

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4. Unsupervised Hyperspectral Band Selection By Sequentially Clustering A Mahalanobis-Based Dissimilarity Of Spectrally Variable Endmembers [C] . Moussa Sofiane Karoui, Khelifa Djerriri, Issam Boukerch Mediterranean and Middle-East Geoscience and Remote Sensing Symposium . 2020

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5. Kernel-based clustering of big data. [D] . Chitta, Radha. 2015

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6. MetaCon: unsupervised clustering of metagenomic contigs with probabilistic k-mers statistics and coverage [O] . Jia Qian, Matteo Comin 2019

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7. Unsupervised Hyperspectral Band Selection using Clustering and Single-Layer Neural Network [O] . Mateus Habermann, Vincent Frémont, Elcio Hideiti Shiguemori 2018

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