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Generalized kernel framework for unsupervised spectral methods of dimensionality reduction
Onglets principaux
Type de document | Communication à un colloque (Conference Paper) – Présentation orale avec comité de sélection |
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Type d'accès | Accès restreint |
Année de publication | 2014 |
Langue | Anglais |
Conférence | "2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2014)", Orlando (USA) (du 09/12/2014 au 12/12/2014) |
Peer reviewed | oui |
Document hôte | "Proceedings of the 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2014)"- 171-177 (ISBN : 978-1-4799-4518-4) |
Editeur | IEEE |
Statut de la publication | Publié |
Affiliations |
UCL
- SST/ICTM/ELEN - Pôle en ingénierie électrique UCL - SSS/IREC/MIRO - Pôle d'imagerie moléculaire, radiothérapie et oncologie |
Mots-clés | Data reduction ; Least mean square methods ; Principal component analysis ; Support vector machines ; Unsupervised learning |
Liens |
Référence bibliographique | Peluffo Ordoñez, Diego Hernan ; Lee, John Aldo ; Verleysen, Michel. Generalized kernel framework for unsupervised spectral methods of dimensionality reduction.2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2014) (Orlando (USA), du 09/12/2014 au 12/12/2014). In: Proceedings of the 2014 IEEE Symposium on Computational Intelligence and Data Mining (CIDM 2014), IEEE2014, p.171-177 |
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Permalien | http://hdl.handle.net/2078.1/156913 |