Literatura académica sobre el tema "Intrinsic dimensionality estimation"
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Artículos de revistas sobre el tema "Intrinsic dimensionality estimation"
LI, CHUN-GUANG, JUN GUO y BO XIAO. "INTRINSIC DIMENSIONALITY ESTIMATION WITHIN NEIGHBORHOOD CONVEX HULL". International Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence 23, n.º 01 (febrero de 2009): 31–44. http://dx.doi.org/10.1142/s0218001409007016.
Texto completoHe, Jinrong, Lixin Ding, Lei Jiang, Zhaokui Li y Qinghui Hu. "Intrinsic dimensionality estimation based on manifold assumption". Journal of Visual Communication and Image Representation 25, n.º 5 (julio de 2014): 740–47. http://dx.doi.org/10.1016/j.jvcir.2014.01.006.
Texto completoBruske, J. y G. Sommer. "Intrinsic dimensionality estimation with optimally topology preserving maps". IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence 20, n.º 5 (mayo de 1998): 572–75. http://dx.doi.org/10.1109/34.682189.
Texto completoCordes, Dietmar y Rajesh R. Nandy. "Estimation of the intrinsic dimensionality of fMRI data". NeuroImage 29, n.º 1 (enero de 2006): 145–54. http://dx.doi.org/10.1016/j.neuroimage.2005.07.054.
Texto completoAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Teddy Furon, Stéphane Girard, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi y Michael Nett. "Extreme-value-theoretic estimation of local intrinsic dimensionality". Data Mining and Knowledge Discovery 32, n.º 6 (27 de julio de 2018): 1768–805. http://dx.doi.org/10.1007/s10618-018-0578-6.
Texto completoAltan, Ege, Sara A. Solla, Lee E. Miller y Eric J. Perreault. "Estimating the dimensionality of the manifold underlying multi-electrode neural recordings". PLOS Computational Biology 17, n.º 11 (29 de noviembre de 2021): e1008591. http://dx.doi.org/10.1371/journal.pcbi.1008591.
Texto completoHeylen, Rob y Paul Scheunders. "Hyperspectral Intrinsic Dimensionality Estimation With Nearest-Neighbor Distance Ratios". IEEE Journal of Selected Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing 6, n.º 2 (abril de 2013): 570–79. http://dx.doi.org/10.1109/jstars.2013.2256338.
Texto completoWang, Xiaorong y Aiqing Xu. "Intrinsic Dimensionality Estimation for Data Points in Local Region". Sankhya B 81, n.º 1 (15 de marzo de 2018): 123–32. http://dx.doi.org/10.1007/s13571-018-0156-3.
Texto completoKarbauskaitė, Rasa y Gintautas Dzemyda. "Geodesic distances in the intrinsic dimensionality estimation using packing numbers". Nonlinear Analysis: Modelling and Control 19, n.º 4 (10 de diciembre de 2014): 578–91. http://dx.doi.org/10.15388/na.2014.4.4.
Texto completoBenkő, Zsigmond, Marcell Stippinger, Roberta Rehus, Attila Bencze, Dániel Fabó, Boglárka Hajnal, Loránd G. Eröss, András Telcs y Zoltán Somogyvári. "Manifold-adaptive dimension estimation revisited". PeerJ Computer Science 8 (6 de enero de 2022): e790. http://dx.doi.org/10.7717/peerj-cs.790.
Texto completoTesis sobre el tema "Intrinsic dimensionality estimation"
Kalantan, Zakiah Ibrahim. "Methods for estimation of intrinsic dimensionality". Thesis, Durham University, 2014. http://etheses.dur.ac.uk/9500/.
Texto completoGashler, Michael S. "Advancing the Effectiveness of Non-Linear Dimensionality Reduction Techniques". BYU ScholarsArchive, 2012. https://scholarsarchive.byu.edu/etd/3216.
Texto completoWiniger, Joakim. "Estimating the intrinsic dimensionality of high dimensional data". Thesis, KTH, Matematisk statistik, 2015. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:kth:diva-163170.
Texto completoDenna rapport ger en genomgång av olika metoder för skattning av inre dimension (ID). Principen bakom begreppet ID är att det ofta är möjligt att hitta strukturer i data som gör det möjligt att uttrycka samma data på nytt med ett färre antal koordinater (dimensioner). Syftet med detta projekt är att lösa ett vanligt problem: given en (vanligtvis högdimensionell) datamängd, avgör om antalet dimensioner är överflödiga, och om så är fallet, hitta en representation av datamängden som har ett mindre antal dimensioner. Vi introducerar olika tillvägagångssätt för skattning av inre dimension, går igenom teorin bakom dem och jämför deras resultat för både syntetiska och verkliga datamängder. De tre första metoderna skattar den inre dimensionen av data medan den fjärde hittar en lägre-dimensionell version av en datamängd. Denna ordning är praktisk för syftet med projektet, när vi har en skattning av den inre dimensionen av en datamängd kan vi använda denna skattning för att konstruera en enklare version av datamängden som har detta antal dimensioner. Resultaten visar att för högdimensionell data går det att reducera antalet dimensioner avsevärt. De olika metoderna ger liknande resultat trots deras olika teoretiska bakgrunder, och ger väntade resultat när de används på syntetiska datamängder vars inre dimensioner redan är kända.
RANDAZZO, VINCENZO. "Novel neural approaches to data topology analysis and telemedicine". Doctoral thesis, Politecnico di Torino, 2020. http://hdl.handle.net/11583/2850610.
Texto completoAHRAM, TAREQ. "INFORMATION RETRIEVAL PERFORMANCE ENHANCEMENT USING THE AVERAGE STANDARD ESTIMATOR AND THE MULTI-CRITERIA DECISION WEIGHTED SET". Doctoral diss., University of Central Florida, 2008. http://digital.library.ucf.edu/cdm/ref/collection/ETD/id/3280.
Texto completoPh.D.
Department of Industrial Engineering and Management Systems
Engineering and Computer Science
Industrial Engineering PhD
LANTERI, ALESSANDRO. "Novel methods for Intrinsic dimension estimation and manifold learning". Doctoral thesis, 2016. http://hdl.handle.net/11573/905425.
Texto completoCapítulos de libros sobre el tema "Intrinsic dimensionality estimation"
Bruske, J. y G. Sommer. "An algorithm for intrinsic dimensionality estimation". En Computer Analysis of Images and Patterns, 9–16. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/3-540-63460-6_94.
Texto completoAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi, Miloš Radovanović y Weeris Treeratanajaru. "Intrinsic Dimensionality Estimation within Tight Localities". En Proceedings of the 2019 SIAM International Conference on Data Mining, 181–89. Philadelphia, PA: Society for Industrial and Applied Mathematics, 2019. http://dx.doi.org/10.1137/1.9781611975673.21.
Texto completoBruske, J. y G. Sommer. "Topology representing networks for intrinsic dimensionality estimation". En Lecture Notes in Computer Science, 595–600. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 1997. http://dx.doi.org/10.1007/bfb0020219.
Texto completoShukur, Mohammed Hussein, T. Sobha Rani, S. Durga Bhavani, G. Narahari Sastry y Surampudi Bapi Raju. "Local and Global Intrinsic Dimensionality Estimation for Better Chemical Space Representation". En Lecture Notes in Computer Science, 329–38. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2011. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-642-25725-4_29.
Texto completoHeylen, Rob, Mario Parente y Paul Scheunders. "Estimation of the Intrinsic Dimensionality in Hyperspectral Imagery via the Hubness Phenomenon". En Latent Variable Analysis and Signal Separation, 357–66. Cham: Springer International Publishing, 2017. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-53547-0_34.
Texto completoCohen, Albert, Wolfgang Dahmen y Ron DeVore. "State Estimation—The Role of Reduced Models". En SEMA SIMAI Springer Series, 57–77. Cham: Springer International Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-030-86236-7_4.
Texto completoGoel, A., S. S. Rao y A. Passamante. "Estimating Local Intrinsic Dimensionality Using Thresholding Techniques". En NATO ASI Series, 125–28. Boston, MA: Springer New York, 1989. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-0623-9_13.
Texto completoBassis, S., A. Rozza, C. Ceruti, G. Lombardi, E. Casiraghi y P. Campadelli. "A Novel Intrinsic Dimensionality Estimator Based on Rank-Order Statistics". En Clustering High--Dimensional Data, 102–17. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-662-48577-4_7.
Texto completoActas de conferencias sobre el tema "Intrinsic dimensionality estimation"
Karantzalos, Konstantinos. "Intrinsic dimensionality estimation and dimensionality reduction through scale space filtering". En 2009 16th International Conference on Digital Signal Processing (DSP). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/icdsp.2009.5201196.
Texto completoLi, Chun-guang, Jun Guo y Xiangfei Nie. "Intrinsic Dimensionality Estimation with Neighborhood Convex Hull". En 2007 International Conference on Computational Intelligence and Security (CIS 2007). IEEE, 2007. http://dx.doi.org/10.1109/cis.2007.104.
Texto completoHein, Matthias y Jean-Yves Audibert. "Intrinsic dimensionality estimation of submanifolds in Rd". En the 22nd international conference. New York, New York, USA: ACM Press, 2005. http://dx.doi.org/10.1145/1102351.1102388.
Texto completoLittle, Anna V., Jason Lee, Yoon-Mo Jung y Mauro Maggioni. "Estimation of intrinsic dimensionality of samples from noisy low-dimensional manifolds in high dimensions with multiscale SVD". En 2009 IEEE/SP 15th Workshop on Statistical Signal Processing (SSP). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ssp.2009.5278634.
Texto completoAmsaleg, Laurent, Oussama Chelly, Teddy Furon, Stéphane Girard, Michael E. Houle, Ken-ichi Kawarabayashi y Michael Nett. "Estimating Local Intrinsic Dimensionality". En KDD '15: The 21th ACM SIGKDD International Conference on Knowledge Discovery and Data Mining. New York, NY, USA: ACM, 2015. http://dx.doi.org/10.1145/2783258.2783405.
Texto completoLUO, XIN, JIA WANG, HUIJIE ZHANG y XIAO WANG. "Estimating the Intrinsic Dimensionality of Hyperspectral Remote Sensing Imagery with Rare Features". En 2018 1st IEEE International Conference on Knowledge Innovation and Invention (ICKII). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/ickii.2018.8569176.
Texto completoBretton-Granatoor, Zachary, Hannah Stealey, Samantha R. Santacruz y Jarrod A. Lewis-Peacock. "Estimating Intrinsic Manifold Dimensionality to Classify Task-Related Information in Human and Non-Human Primate Data". En 2022 IEEE Biomedical Circuits and Systems Conference (BioCAS). IEEE, 2022. http://dx.doi.org/10.1109/biocas54905.2022.9948604.
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