机译:在回归的有限混合中通过l_(2,1)-范数进行鲁棒的特征选择
Wayne State Univ, Dept Comp Sci, Detroit, MI 48202 USA;
Wayne State Univ, Dept Comp Sci, Detroit, MI 48202 USA;
Finite mixture of regression; Feature selection; Non-convex optimization;
机译:基于l_(2,1)-范数最小化的负标签松弛线性回归进行特征选择
机译:通过关节L_(2,1) - 响应距离最小化和最大化的鲁棒判别特征选择
机译:基于
机译:L_(2,1) - 无监督学习的正常歧视特征选择
机译:经典有限混合模型中的顺序选择以及回归模型的有限混合中的变量选择和推断。
机译:基于自适应特征选择高斯混合模型的局部邻域鲁棒模糊聚类图像分割算法
机译:通过l2,1-范数正则化进行鲁棒分类的最佳特征选择