A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis
A Consideration of the Recognition Taguchi Method Using High-Dimensional Principal Component Analysis
复制标题
基于高维主成分分析的田口识别方法的思考
DOI：
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发表时间：
2021
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
中科院分区：
文献类型：
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作者：
Ryo Asano;Masato Ohkubo and Yasushi Nagata
适用于高维、低样本量数据的有效 PCA，并通过几何表示降低噪声
影响因子：
1.6
作者：
K. Yata;M. Aoshima
通讯作者：
M. Aoshima
高维、低样本量背景下非高斯数据的 PCA 一致性
DOI：
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发表时间：
2009
期刊：
Commun.Statist.-Theory and Meth. 38
影响因子：
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作者：
Yata;K.;Aoshima;M.
通讯作者：
M.
DOI：
10.1016/j.jmva.2010.04.006
发表时间：
2010-10
期刊：
J. Multivar. Anal.
影响因子：
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作者：
K. Yata;M. Aoshima
通讯作者：
K. Yata;M. Aoshima