卢卡·斯克鲁卡
人员信息
优化列表
2020年–今天
2023 [公元16年] 卢卡·斯克鲁卡 :
基于熵的高斯混合建模异常检测。 算法 16 ( 4 ) : 195 ( 2023 ) [公元15年] 卢卡·斯克鲁卡 :
关于数据不平衡对监督高斯混合模型的影响。 算法 16 ( 12 ) : 563 ( 2023 ) [公元14年] 圣母罗宾 , 卢卡·斯克鲁卡 :
基于混合的熵估计。 计算。 统计数据分析。 177 : 107582 ( 2023 ) 2021 [j13] 亚历山德罗·卡萨 , 卢卡·斯克鲁卡 , 乔瓦娜·梅纳迪 :
比最好的好吗? 在基于密度的聚类中通过模型集成进行回答。 高级数据分析。 分类。 15 ( 三 ) : 599-623 ( 2021 ) [公元12年] 卢卡·斯克鲁卡 :
一种快速有效的高斯混合模式EM算法。 统计分析。 数据最小值。 14 ( 4 ) : 305-314 ( 2021 ) 2020 [i2] 阿莱西奥·塞拉菲尼 , 托马斯·布伦丹·墨菲 , 卢卡·斯克鲁卡 :
处理基于模型的集群中丢失的数据。 CoRR公司 abs/2006.02954 ( 2020 )
2010 – 2019
2019 [公元11年] 阿德里安·奥哈根 , 托马斯·布伦丹·墨菲 , 卢卡·斯克鲁卡 , 伊索贝尔·克莱尔·戈姆利 :
通过jackknife、bootstrap和加权似然bootstrapGaussian混合模型研究聚类中的参数不确定性。 计算。 斯达。 34 ( 4 ) : 1779-1813 ( 2019 ) [公元10年] 迈克尔·福普 , 托马斯·布伦丹·墨菲 , 卢卡·斯克鲁卡 :
基于模型的稀疏协方差矩阵聚类。 统计计算。 29 ( 4 ) : 791-819 ( 2019 ) [i1] 卢卡·斯克鲁卡 , 阿莱西奥·塞拉菲尼 :
基于高斯混合和进化算法的投影寻踪。 CoRR公司 abs/1912.12049 ( 2019 ) 2017 [公元9年] 卢卡·斯克鲁卡 :
GA包的一些扩展:混合优化、并行化和孤岛演化GA包的某些扩展:混合最优化、并行化与孤岛演化。 R J。 9 ( 1 ) : 187 ( 2017 ) 2016 [j8] 卢卡·斯克鲁卡 :
识别高斯有限混合模型中用于聚类的连通分量。 计算。 统计数据分析。 93 : 5-17 ( 2016 ) [j7] 卢卡·斯克鲁卡 , 迈克尔·福普 , 托马斯·布伦丹·墨菲 , 阿德里安·E·拉夫特里 :
mclust 5:使用高斯有限混合模型的聚类、分类和密度估计。 R J。 8 ( 1 ) : 289 ( 2016 ) 2015 [j6] 卢卡·斯克鲁卡 , 阿德里安·拉弗瑞 :
使用高斯层次划分改进了基于模型的聚类的初始化。 高级数据分析。 分类。 9 ( 4 ) : 447-460 ( 2015 ) 2014 [j5] 卢卡·斯克鲁卡 :
基于模型的混合判别分析的图形工具。 高级数据分析。 分类。 8 ( 2 ) : 147-165 ( 2014 ) 2013 【j4】 凯瑟琳·莫里斯 , 保罗·麦克尼古拉斯 , 卢卡·斯克鲁卡 :
通过多元$$t$t-分布的混合,对基于模型的聚类进行降维。 高级数据分析。 分类。 7 ( 三 ) : 321-338 ( 2013 ) 2011 [j3] 卢卡·斯克鲁卡 :
基于模型的SIR用于降维。 计算。 统计数据分析。 55 ( 11 ) : 3010-3026 ( 2011 ) 2010 [注2] 卢卡·斯克鲁卡 :
基于模型的聚类的降维。 统计计算。 20 ( 4 ) : 471-484 ( 2010 )
2000 – 2009
2007 [j1] 卢卡·斯克鲁卡 :
使用正则切片逆回归对DNA微阵列进行类别预测和基因选择。 计算。 统计数据分析。 52 ( 1 ) : 438-451 ( 2007 )