Beyond Redundancies: A Metric-Invariant Method for Unsupervised Feature Selection
Beyond Redundancies: A Metric-Invariant Method for Unsupervised Feature Selection
复制标题
超越冗余：用于无监督特征选择的度量不变方法
DOI：
10.1109/tkde.2009.84
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发表时间：
2010
影响因子：
8.9
通讯作者：
Yuexian Hou
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Yuexian Hou
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DOI：
--
发表时间：
2003-08
期刊：
--
影响因子：
--
作者：
Tao Liu;Shengping Liu;Zheng Chen;Wei-Ying Ma
通讯作者：
Tao Liu;Shengping Liu;Zheng Chen;Wei-Ying Ma
图解因子分析模型的贝叶斯推理
DOI：
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发表时间：
2001
期刊：
影响因子：
--
作者：
Paolo Giudici;E. Stanghellini
通讯作者：
E. Stanghellini
影响因子：
8.9
作者：
Liu, H;Yu, L
通讯作者：
Yu, L
有限精度数据的高维熵估计：R-NN 熵估计器
DOI：
10.1007/978-3-540-73273-0_47
发表时间：
2007
期刊：
Information processing in medical imaging : proceedings of the ... conference
影响因子：
--
作者：
J. Kybic
通讯作者：
J. Kybic
无监督特征选择的共识聚类：在 SPOT5 卫星图像索引中的应用
DOI：
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发表时间：
2008
期刊：
影响因子：
--
作者：
M. Campedel;Ivan O. Kyrgyzov;H. Maître
通讯作者：
H. Maître