Effective PCA for high-dimension, low-sample-size data with noise reduction via geometric representations
Effective PCA for high-dimension, low-sample-size data with noise reduction via geometric representations
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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
DOI：
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发表时间：
2012
影响因子：
1.6
通讯作者：
M. Aoshima
中科院分区：
文献类型：
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作者：
K. Yata;M. Aoshima
