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High-dimension, low-sample-size asymptotic theory for nonlinear feature selection
用于非线性特征选择的高维、低样本量渐近理论
基本信息
- 批准号：20K22305
- 负责人：
- 金额：$ 1.66万
- 依托单位：
- 依托单位国家：日本
- 项目类别：Grant-in-Aid for Research Activity Start-up
- 财政年份：2020
- 资助国家：日本
- 起止时间：2020-09-11 至 2023-03-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
项目成果
期刊论文数量（14）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
Clustering by kernel PCA with Gaussian kernel and tuning for high-dimensional data
通过具有高斯核的核 PCA 进行聚类并针对高维数据进行调整
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：Nakayama Yugo;Yata Kazuyoshi;Aoshima Makoto
- 通讯作者：Aoshima Makoto
ガウシアンカーネルに基づく高次元データの分類問題
基于高斯核的高维数据分类问题
- DOI：
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：0
- 作者：He Yue;Kawai Reiichiro;福田一貴;松浦浩平;大場貴裕;中山優吾
- 通讯作者：中山優吾
Clustering by principal component analysis with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings
在高维、低样本量设置中通过主成分分析与高斯核进行聚类
- DOI：10.1016/j.jmva.2021.104779
- 发表时间：2021
- 期刊：
- 影响因子：1.6
- 作者：Nakayama Yugo;Yata Kazuyoshi;Aoshima Makoto
- 通讯作者：Aoshima Makoto
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- 影响因子：0
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