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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。
高维数据的2D图单点表示原理
【摘 要】
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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。
【机 构】
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燕山大学电气工程工程学院
【出 处】
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燕山大学学报
【发表日期】
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2008年05期
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（60474065,60504035）,河北省自然科学基金资助项目（A1217）
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