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UODV: improved algorithm and generalized theory 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2003, 卷号: 36, 期号: 11, 页码: 2593-2602
作者:  Jing, XY;  Zhang, D;  Jin, Z
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Uncorrelated Optimal Discrimination Vectors  Improved Algorithm  Typical Principal Component Analysis  Statistical Uncorrelation  Generalized Theorem  Fisherface Method  
1D-LDA vs. 2D-LDA: When is vector-based linear discriminant analysis better than matrix-based? 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2008, 卷号: 41, 期号: 7, 页码: 2156-2172
作者:  Zheng, Wei-Shi;  Lai, J. H.;  Li, Stan Z.
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Fisher's Linear Discriminant Analysis (Lda)  Matrix-based Representation  Vector-based Representation  Pattern Recognition  
1D-LDA vs. 2D-LDA: When is vector-based linear discriminant analysis better than matrix-based? 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2008, 卷号: 41, 期号: 7, 页码: 2156-2172
作者:  Zheng, Wei-Shi;  Lai, J. H.;  Li, Stan Z.
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Fisher's Linear Discriminant Analysis (Lda)  Matrix-based Representation  Vector-based Representation  Pattern Recognition  
Learning linear PCA with convex semi-definite programming 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2007, 卷号: 40, 期号: 10, 页码: 2633-2640
作者:  Tao, Qing;  Wu, Gao-wei;  Wang, Jue
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Principal Component Analysis  Statistical Learning Theory  Support Vector Machines  Margin  Maximal Margin Algorithm  Semi-definite Programming  Robustness  
The LLE and a linear mapping 期刊论文
PATTERN RECOGNITION, 2006, 卷号: 39, 期号: 9, 页码: 1799-1804
作者:  Wu, F. C.;  Hu, Z. Y.
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Locally Linear Embedding (Lle)  Linear Mapping  Principal Component Analysis (Pca)