Kernel Reverse Neighborhood Discriminant Analysis
Currently, neighborhood linear discriminant analysis (nLDA) exploits reverse nearest neighbors (RNN) to avoid the assumption of linear discriminant analysis (LDA) that all samples from the same class should be independently and identically distributed (i.i.d.). nLDA performs well when a dataset cont...
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Veröffentlicht in: | Electronics (Basel) 2023-03, Vol.12 (6), p.1322 |
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Format: | Artikel |
Sprache: | eng |
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Online-Zugang: | Volltext |
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