Dimensionality Reduction for Tensor Data Based on Local Decision Margin Maximization
In machine learning, the idea of maximizing the margin between two classes is widely used in classifier design. Enlighted by the idea, this paper proposes a novel supervised dimensionality reduction method for tensor data based on local decision margin maximization. The proposed method seeks to pres...
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Veröffentlicht in: | IEEE transactions on image processing 2021, Vol.30, p.234-248 |
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Hauptverfasser: | , , |
Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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