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摘要:
高维数据的单点2D图表示是2D图表示的重要分支.由于其可在单幅多元图中显示多个观察,因此适用于模式识别领域中的特征选择与分类空间形成.本文根据多元图中单点映射的变量数目的不同对单点图表示进行了对比,并分析了其各自的适用范围与优缺点.
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文献信息
篇名 高维数据的2D 图单点表示原理
来源期刊 燕山大学学报 学科 工学
关键词 单点图表示 高维数据 极坐标映射 散点图 星座图
年,卷(期) 2008,(5) 所属期刊栏目 理论与方法
研究方向 页码范围 397-400
页数 4页 分类号 TP391
字数 3047字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1007-791X.2008.05.005
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 张涛 燕山大学电气工程工程学院 91 723 15.0 22.0
2 洪文学 燕山大学电气工程工程学院 171 1752 22.0 36.0
3 景军 燕山大学电气工程工程学院 25 366 7.0 19.0
4 彭勇 燕山大学电气工程工程学院 19 32 3.0 4.0
传播情况
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研究主题发展历程
节点文献
单点图表示
高维数据
极坐标映射
散点图
星座图
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
燕山大学学报
双月刊
1007-791X
13-1219/N
大16开
河北省秦皇岛市河北大街西段438号
18-73
1963
chi
出版文献量(篇)
2254
总下载数(次)
2
总被引数(次)
12529
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
河北省自然科学基金
英文译名:
官方网址:
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导