利用特征扰动的高维小样本数据子空间学习曾海亮1,2 林耀进1,2 唐莉1,2 王晨曦1,2

在基因微阵列、文本数据分析、图像识别等领域,数据存在着高维性、高噪声、类别不平衡等问题,给深入准确挖掘高维小样本数据中所蕴含的有用知识和特征选择带来了极大困难,对高维小样本数据的分类学习性能带来了消极影响.为了获得具有高效分类性能的特征,利...

《江苏科技大学学报(自然科学版)》 2020年第01期 收藏

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