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PCA-SIFT
- 引用了78篇文章[sw04592]
- PCA-SIFT:一种更具特色的局部特征描述方法。。。加权直方图,我们应用主成分分析(PCA)到标准化渐变面片。我们的实验。。。证明PCA-基于局部描述子的特征更明显,对图像变形更鲁棒。。。
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本征味觉
- 引用59篇文章[sw12451]
- 主成分分析与应用(PCA)对结果密集的收视率子集。。。矩阵。PCA有助于用户离线聚类的降维和快速计算推荐。。。
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苯甲胺
- 参考6篇文章[sw19779]
- 提供贝叶斯PCA,概率PCA,尼帕尔斯PCA,逆非线性PCA传统的。。。PCA. 基于聚类的缺失值估计方法进行了比较。BPCA,PPCA。。。NipalsPCA可用于PCA关于不完整的数据以及精确的。。。也提供了绘制结果。全部PCA方法利用相同的数据。。。
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致敬
- 参考12篇文章[sw13953]
- 可以施加类别量化(非线性PCA). 通过优化的方法对类别进行变换。。。
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rsvd公司
- 参考7篇文章[sw16104]
- 用于计算(随机)主成分分析(PCA),一种线性降维技术。随机化。。。PCA(rpca)使用近似奇异值分解来计算最显著的主成分。。。
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GSPPCA公司
- 引用4篇文章【sw25977】
- 全局稀疏概率的贝叶斯变量选择PCA. 主成分分析的稀疏版本。。。PCA)把自己强加于简单,但强大的方式选择相关的特点高。。。为此,用罗维斯的概率解释PCA一个各向同性的高斯先验。。。贝叶斯的边际似然PCA模型。此外,为了避免这些缺点。。。