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基于子空间聚类的凸非负矩阵分解方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201810150321.8, 申请日期: 2018-12-21, 公开日期: 2018-08-17
发明人:  李学龙;  崔国盛;  董永生
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基于判别正交子空间约束的非负矩阵分解方法 专利
专利类型: 发明专利, 专利号: CN201810150315.2, 申请日期: 2018-12-21, 公开日期: 2018-08-17
发明人:  李学龙;  崔国盛;  董永生
Adobe PDF(1263Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：129/0  |  提交时间：2018/12/29
子空间约束下的非负矩阵分解算法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  崔国盛
Adobe PDF(3790Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：182/5  |  提交时间：2018/06/01
低秩恢复  最小二乘  子空间结构  统一框架  有监督方法  判别信息  
面向高维数据的聚类算法研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2018
作者:  鲁全茂
Adobe PDF(2660Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：227/3  |  提交时间：2018/05/31
高维数据  聚类分析  特征选择  子空间聚类  聚类集成  
基于子空间中主成分最优线性预测的高光谱波段选择 期刊论文
红外与毫米波学报, 2018, 卷号: 37, 期号: 1, 页码: 119-128
作者:  吴一全;  周杨;  盛东慧;  叶骁来
Adobe PDF(2423Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：149/1  |  提交时间：2018/09/12
遥感  高光谱图像  波段选择  主成分  线性预测  子空间追踪  谱聚类