New developments for high-dimensional higher-order asymptotics and its applications
高维高阶渐近学新进展及其应用
基本信息
- 批准号:18K03409
- 负责人:
- 金额:$ 2.75万
- 依托单位:
- 依托单位国家:日本
- 项目类别:Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
- 财政年份:2018
- 资助国家:日本
- 起止时间:2018-04-01 至 2022-03-31
- 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(100)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Geometric consistency of principal component scores for high‐dimensional mixture models and its application
- DOI:10.1111/sjos.12432
- 发表时间:2019-12
- 期刊:
- 影响因子:1
- 作者:K. Yata;M. Aoshima
- 通讯作者:K. Yata;M. Aoshima
Geometric classifiers for high-dimensional noisy data
高维噪声数据的几何分类器
- DOI:10.1016/j.jmva.2021.104850
- 发表时间:2022
- 期刊:
- 影响因子:1.6
- 作者:Ishii Aki;Yata Kazuyoshi;Aoshima Makoto
- 通讯作者:Aoshima Makoto
High-dimensional classifiers under the strongly spiked eigenvalue model
强尖峰特征值模型下的高维分类器
- DOI:
- 发表时间:2021
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:Aki Ishii;Kazuyoshi Yata and Makoto Aoshima
- 通讯作者:Kazuyoshi Yata and Makoto Aoshima
カーネル主成分分析に基づく高次元データのクラスタリングとチューニング
基于核主成分分析的高维数据聚类与调优
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:中山優吾;矢田和善;青嶋 誠
- 通讯作者:青嶋 誠
Asymptotic properties of kernel PCA with Gaussian kernel for high-dimensional data
高斯核PCA对高维数据的渐近性质
- DOI:
- 发表时间:2019
- 期刊:
- 影响因子:0
- 作者:中山優吾;矢田和善,青嶋 誠
- 通讯作者:矢田和善,青嶋 誠
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{{ truncateString('YATA KAZUYOSHI', 18)}}的其他基金
Constructing theoretical system for high-dimension, low-sample-size data
构建高维、低样本数据的理论体系
- 批准号:
23740066 - 财政年份:2011
- 资助金额:
$ 2.75万 - 项目类别:
Grant-in-Aid for Young Scientists (B)