| 层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法 | |
| 蒋林利; 吴建生 | |
| 刊名 | 计算机应用研究
 |
| 2017 | |
| 关键词 | 迁移度量学习 层次K-均值聚类 相似性空间 信任评估框架 去相关归一化空间 信息理论度量学习 |
| ISSN号 | 1001-3695 |
| URL标识 | 查看原文 |
| 收录类别 | CNKI |
| 语种 | 中文 |
| 内容类型 | 期刊论文 |
| URI标识 | http://www.corc.org.cn/handle/1471x/3871685 |
| 专题 | 武汉大学 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 蒋林利,吴建生. 层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法[J]. 计算机应用研究,2017. |
| APA | 蒋林利,&吴建生.(2017).层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法.计算机应用研究. |
| MLA | 蒋林利,et al."层次K-均值聚类结合改进ITML的迁移度量学习方法".计算机应用研究 (2017). |
| 个性服务 |
| 查看访问统计 |
| 相关权益政策 |
| 暂无数据 |
| 收藏/分享 |
除非特别说明，本系统中所有内容都受版权保护，并保留所有权利。
修改评论