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【2h】

Unsupervised feature selection based on adaptive similarity learning and subspace clustering

机译：基于自适应相似性学习和子空间聚类的无监督功能选择

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Mohsen Ghassemi Parsa; Hadi Zare; Mehdi Ghatee;
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年度 2020
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1. Unsupervised feature selection based on adaptive similarity learning and subspace clustering [J] . Mohsen Ghassemi Parsa, Hadi Zare, Mehdi Ghatee Engineering Applications of Artificial Intelligence . 2020,第Octa期

机译：基于自适应相似性学习和子空间聚类的无监督功能选择
2. Subspace learning for unsupervised feature selection via adaptive structure learning and rank approximation [J] . Shang Ronghua, Xu Kaiming, Jiao Licheng Neurocomputing . 2020,第Nova6期

机译：通过自适应结构学习和排名近似为无监督特征选择的子空间学习
3. A new unsupervised feature selection algorithm using similarity-based feature clustering [J] . Zhu Xiaoyan, Wang Yu, Li Yingbin, Computational Intelligence . 2019,第1期

机译：一种新的基于相似度特征聚类的无监督特征选择算法
4. Unsupervised feature selection by nonnegative sparsity adaptive subspace learning [C] . Nan Zhou, Hong Cheng, Ya-Li Zheng, International Conference on Wavelet Analysis and Pattern Recognition . 2016

机译：非负稀疏自适应子空间学习的无监督特征选择
5. Unsupervised Graph-Based Similarity Learning Using Heterogeneous Features. [D] . Muthukrishnan, Pradeep. 2011

机译：使用异构特征的无监督基于图的相似性学习。
6. The Unsupervised Feature Selection Algorithms Based on Standard Deviation and Cosine Similarity for Genomic Data Analysis [O] . Juanying Xie, Mingzhao Wang, Shengquan Xu, 2021

机译：基于标准偏差和基因组数据分析的余弦相似性的无监督特征选择算法
7. A new unsupervised feature selection algorithm using similarity-based feature clustering [O] . 2019

机译：一种新的无监督特征选择算法，使用基于相似性的特征群集

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