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【2h】

A Scalable Unsupervised Feature Merging Approach to Efficient Dimensionality Reduction of High-dimensional Visual Data

机译：一种可扩展的无监督特征合并方法，有效降低高维视觉数据的维数

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作者
Lingqiao Liu; Lei Wang;
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年度 2015
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1. 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
2. The New and Computationally Efficient MIL-SOM Algorithm: Potential Benefits for Visualization and Analysis of a Large-Scale High-Dimensional Clinically Acquired Geographic Data [J] . Tonny J.Oyana, Luke E. K.Achenie, JoonHeo Computational and mathematical methods in medicine . 2012,第2期

机译：新的和计算上高效的MIL-SOM算法：用于可视化和分析大型高维临床获取地理数据的潜在好处
3. Model-based approach for high-dimensional non-Gaussian visual data clustering and feature weighting [J] . Elguebaly Tarek, Bouguila Nizar Digital Signal Processing . 2015,第Null期

机译：基于模型的高维非高斯视觉数据聚类和特征权重方法
4. A Scalable Unsupervised Feature Merging Approach to Efficient Dimensionality Reduction of High-Dimensional Visual Data [C] . Liu Lingqiao, Wang Lei IEEE International Conference on Computer Vision . 2013

机译：高维可视数据有效降维的可扩展无监督特征合并方法
5. A Scalable Physics-based Data Modeling Framework to Unsupervised High-Dimensional Data Mining. [D] . Huang, Hao. 2014

机译：可扩展的基于物理的数据建模框架，可实现无监督的高维数据挖掘。
6. The New and Computationally Efficient MIL-SOM Algorithm: Potential Benefits for Visualization and Analysis of a Large-Scale High-Dimensional Clinically Acquired Geographic Data [O] . Tonny J. Oyana, Luke E. K. Achenie, Joon Heo 2012

机译：新型且计算有效的MIL-SOM算法：可视化和分析大规模高尺寸临床临床获得的地理数据的潜在好处
7. A scalable unsupervised feature merging approach to efficient dimensionality reduction of high-dimensional visual data [O] . Liu, L., Wang, L. 2013

机译：一种可扩展的无监督特征合并方法，用于有效降低高维视觉数据的维数

A Scalable Unsupervised Feature Merging Approach to Efficient Dimensionality Reduction of High-dimensional Visual Data

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