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【2h】

An Efficient Subspace Sampling Framework for High-Dimensional Data Reduction, Selectivity Estimation, and Nearest-Neighbor Search

机译：用于高维数据缩减，选择性估计和最近邻搜索的高效子空间采样框架

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作者
Charu C. Aggarwal;
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年度 2014
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1. A Dimensionality Reduction Method for Efficient Search of High-Dimensional Databases [J] . Zaher AGHBARI, Kunihiko KANEKO, Akifumi MAKINOUCHI IEICE Transactions on Information and Systems . 2003,第6期

机译：一种高效搜索高维数据库的降维方法
2. An Efficient Dimensionality Reduction Approach for Small-sample Size and High-dimensional Data Modeling [J] . Xintao Qiu1, Dongmei Fu1, Zhenduo Fu2 Journal of Computers . 2014,第3期

机译：用于小样本大小和高维数据建模的有效维度降低方法
3. A framework for generalized subspace pattern mining in high-dimensional datasets [J] . Edward WJ Curry BMC Bioinformatics . 2014,第1期

机译：高维数据集中的广义子空间模式挖掘框架
4. A generic framework for efficient subspace clustering of high-dimensional data [C] . Kriegel, H.-P., Kroger, . 2005

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5. Novel Metrics and Theoretical Properties of Nearest-Neighbor Distance-Based Feature Selection in High-Dimensional Bioinformatics Data [D] . Dawkins, Bryan A. 2020

机译：高维生物信息学数据中最近邻距离的特征选择的新特性和理论特性
6. A framework for generalized subspace pattern mining in high-dimensional datasets [O] . Edward WJ Curry 2014

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7. A generic framework for efficient subspace clustering of high-dimensional data [O] . Hans-peter Kriegel, Peer Kröger, Matthias Renz, 2005

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