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监督和分类:高维分类。高维数据的判别分析和数据聚类方法,基于高维数据存在于不同的低维子空间的假设,提出了一种新的高斯混合模型参数化方法,该模型结合了降维和约束的思想。


zbMATH中的参考文献(参考 15篇文章,1标准件)

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按年份排序(引用)

  1. Boehmke,Brad;Greenwell,Brandon M.:使用R进行实际操作的机器学习(2020)
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  3. 监督学习(威廉·汉索利,2019年)
  4. Houdard,Antoine;Bouveyron,Charles;Delon,Julie:用于无监督图像去噪(HDMI)的高维混合模型(2018)
  5. Cristina Tortora;McNicholas,Paul D.;Browne,Ryan P.:广义双曲因子分析仪的混合物(2016)
  6. Nia,Vahid Partovi;Davison,Anthony C.:分类和聚类中基于模型的变量选择的简单方法(2015)
  7. Rémi Lebret;Serge Iovleff;Florent Langrognet;Christophe Biernacki;Gilles Celeux;Gérard Govaert:Rmixmod:基于模型的无监督、监督和半监督分类Mixmod库的R包(2015)不是zbMATH
  8. Sylla,Seydou N.;Girard,Stéphane;Diongue,Abdou Ka;Diallo,Aldiouma;Sokhna,Cheikh:结合相似性度量和混合模型的二元预测值分类方法(2015)
  9. Arnošt Komárek;Lenka Komárková:基于多元连续和离散纵向数据的R包mixAK聚类能力(2014)不是zbMATH
  10. Charles Bouveyron;Brunet Saumard,Camille:基于模型的高维数据聚类:综述(2014)
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  12. Jacques,Julien;Preda,Cristian:功能数据聚类:调查(2014)
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  14. Przemyslaw Biecek;Ewa Szczurek;Martin Vingron;Jerzy Tiuryn:R包bgmm:具有不确定知识的混合建模(2012)不是zbMATH
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