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机译:MWPCR:用于高维预测的多尺度加权主成分回归
Univ Texas MD Anderson Canc Ctr, Dept Biostat, Houston, TX 77030 USA|Univ N Carolina, Dept Biostat, Chapel Hill, NC USA;
Univ S Florida, Interdisciplinary Data Sci Consortium, Tampa, FL USA|Univ S Florida, Dept Math & Stat, Tampa, FL USA;
Texas A&M Univ, College Stn, TX USA;
Univ Texas MD Anderson Canc Ctr, Dept Biostat, Houston, TX 77030 USA|Univ N Carolina, Dept Stat & Operat Res, Chapel Hill, NC USA;
Alzheimer; Feature; Principal component analysis; Regression; Spatial; Supervised;
机译:用非线性主成分分析通过地理和时间加权回归预测AOD数据
机译:通过主成分回归评估主成分选择方法以形成全局预测模型
机译:多尺度二维二维主成分分析及其在高维生物医学信号分类中的应用
机译:用于高维预测的空间加权主成分回归
机译:对随机林和高维主成分回归的一些贡献
机译:MWPCR:用于高维预测的多尺度加权主成分回归
机译:MWPCR:多尺度加权主成分成分回归用于高维预测