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标题
Robust and Sparse Principal Component Analysis With Adaptive Loss Minimization for Feature Selection
自适应损失最小化的鲁棒稀疏主成分分析在特征选择中的应用
相关领域
稳健主成分分析 主成分分析 缩小 特征选择 计算机科学 人工智能 模式识别(心理学) 选择(遗传算法) 组分(热力学) 特征(语言学) 数学优化 机器学习 算法 数学 语言学 哲学 物理 热力学
网址
DOI
10.1109/tnnls.2022.3194896 doi
其它 期刊:IEEE transactions on neural networks and learning systems
作者:Jintang Bian; Dandan Zhao; Feiping Nie; Rong Wang; Xuelong Li
出版日期:2024-03-01
求助人
谦让寻绿 在 2025-11-14 20:56:32 发布自甘肃,悬赏 10 积分
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