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J-GLOBAL ID：200902221385529315   整理番号：04A0404082

LDAの分散変動拡張による線形次元縮小:Chernoff基準

Linear Dimensionality Reduction via a Heteroscedastic Extension of LDA: The Chernoff Criterion

著者 (2件)： LOOG M (Univ. Medical Center Utrecht, Utrecht, NLD) ,  DUIN R P W (Delft Univ. Technol., Delft, NLD)
資料名： IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence  (IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence)
巻： 26  号： 6  ページ： 732-739  発行年： 2004年06月 
JST資料番号： B0519B  ISSN： 0162-8828  CODEN： ITPIDJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特徴抽出において,多クラスデータに対する分散変動線形次元縮小...

シソーラス用語： *特徴抽出 ,...
準シソーラス用語： 分散変動 ,...

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分類 (2件)： パターン認識  (JE07000S) ,  システム・制御理論一般  (IA02010H)

タイトルに関連する用語 (4件)： LDA ,  拡張 ,  線形 ,  次元縮小