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针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性质.经6个基因表达数据集和4个图像数据集上的实验,表明该方法是有效的.
基于核最小二乘回归子空间分割的高维小样本数据聚类
【摘 要】
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针对基于线性表示理论的子空间分割方法没有考虑高维小样本数据的非线性性质,借鉴核理论,提出核最小二乘回归子空间分割方法,使子空间分割方法适合高维小样本数据的非线性性
【机 构】
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厦门大学嘉庚学院,福州大学数学与计算机科学学院
【出 处】
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福州大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2018年1期
【基金项目】
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福建省教育厅中青年教师教育科研资助项目(JAT160087);福建省本科高等教育教学改革研究项目(FBJG20170021);福州大学研究生重点课程建设资助项目(52004634);福州大学第十批高等教育工程资助项目(50010842)
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