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【2h】

A Framework for Local Supervised Dimensionality Reduction of High Dimensional Data

机译：高维数据局部监督降维的框架

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1. A Novel Angle-Based Learning Framework on Semi-supervised Dimensionality Reduction in High-Dimensional Data with Application to Action Recognition [J] . Zahra Ramezani, Ahmad Pourdarvish, Kiumars Teymourian Arabian Journal for Science and Engineering. Section A, Sciences . 2020,第12期

机译：基于角度的学习框架，用于动作识别的高维数据的半监督维度减少
2. A Projection Pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [J] . Soledad Espezua, Edwin Villanueva, Carlos D. Maciel, Neurocomputing . 2015,第ptab期

机译：用于高维小样本数据集有监督降维的Projection Pursuit框架
3. A unified dimensionality reduction framework for semi-paired and semi-supervised multi-view data [J] . Chen X., Chen S., Xue H., Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2012,第5期

机译：半对半监督多视图数据的统一降维框架
4. A Framework for Local Supervised Dimensionality Reduction of High Dimensional Data [C] . Charu C. Aggarwal International Conference on Data Mining . 2006

机译：局部监督维度降低高维数据的框架
5. A Differential Privacy-Based and Dimensionality Reduction Framework to Optimize the Generalizability of Machine Learning Techniques for High-Dimensional Biological Data [D] . Le, Trang T. 2017

机译：基于差异隐私和维度减少框架，以优化高维生物数据机器学习技术的易用性
6. Adaptive Dimensionality Reduction with Semi-Supervision (AdDReSS): Classifying Multi-Attribute Biomedical Data [O] . George Lee, David Edmundo Romo Bucheli, Anant Madabhushi -1

机译：半监督自适应降维（AdDReSS）：对多属性生物医学数据进行分类
7. A projection pursuit framework for supervised dimension reduction of high dimensional small sample datasets [O] . Espezua Soledad, Villanueva Edwin, Maciel Carlos Dias, 2015

机译：一种用于高维小样本数据集的监督降维的投影寻踪框架
8. Locally Dimensionality Reduction: A New Approach to Indexing High Dimensional Spaces (Preprint) [R] . Chakrabarti, K. , Mehrotra, S. 2000

机译：局部降维：一种索引高维空间的新方法（预印本）

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