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摘要:
Dimension reduction is defined as the processes of projecting high-dimensional data to a much lower-dimensional space. Dimension reduction methods variously applied in regression, classification, feature analysis and visualization. In this paper, we review in details the last and most new version of methods that extensively developed in the past decade.
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文献信息
篇名 An Actual Survey of Dimensionality Reduction
来源期刊 美国计算数学期刊(英文) 学科 工学
关键词 Dimensionality REDUCTION METHODS
年,卷(期) 2014,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 55-72
页数 18页 分类号 TP39
字数 语种
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
Dimensionality
REDUCTION
METHODS
研究起点
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期刊影响力
美国计算数学期刊(英文)
季刊
2161-1203
武汉市江夏区汤逊湖北路38号光谷总部空间
出版文献量(篇)
355
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