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高维数据非参数密度估计的低维流形代表点法
Shuliang Wang
, Ying Li,
Jing Geng
*
*
此作品的通讯作者
计算机学院
Qingdao University
科研成果
:
期刊稿件
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文章
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同行评审
1
引用 (Scopus)
综述
指纹
指纹
探究 '高维数据非参数密度估计的低维流形代表点法' 的科研主题。它们共同构成独一无二的指纹。
分类
加权
按字母排序
Computer Science
Data Distribution
100%
High Dimensional Data
100%
Dimensional Manifold
100%
Representative Point
100%
Dimensional Space
66%
True Distribution
66%
Experimental Result
33%
Big Data
33%
Covariance Matrix
33%
Estimation Method
33%
Kernel Method
33%
Geometric Characteristic
33%
Dimensional Subspace
33%
Mathematics
Representative Point
100%
Data Distribution
75%
True Distribution
50%
Local Area
25%
Kernel Density
25%
Kernel Density Estimation
25%
Engineering
Dimensional Geometric Characteristic
33%