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  Kernel principal component analysis

Schölkopf, B., Smola, A., & Müller, K.-R. (1997). Kernel principal component analysis. 7th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 97, Lausanne, Switzerland, 583-588.

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Basisdaten

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Datensatz-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E9CE-F Versions-Permalink: https://hdl.handle.net/11858/00-001M-0000-0013-E9CF-D
Genre: Konferenzbeitrag

Externe Referenzen

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Urheber

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 Urheber:
Schölkopf, B1, Autor           
Smola, AJ, Autor
Müller, K-R, Autor
Gerstner, Herausgeber
W., Herausgeber
Germond, A., Herausgeber
Hasler, M., Herausgeber
Nicoud, J.-D., Herausgeber
Affiliations:
1Department Empirical Inference, Max Planck Institute for Biological Cybernetics, Max Planck Society, ou_1497795              

Inhalt

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Schlagwörter: -
 Zusammenfassung: A new method for performing a nonlinear form of Principal Component Analysis is proposed. By the use of integral operator kernel functions, one can efficiently compute principal components in highdimensional feature spaces, related to input space by some nonlinear map; for instance the space of all possible d-pixel products in images. We give the derivation of the method and present experimental results on polynomial feature extraction for pattern recognition.

Details

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Sprache(n):
 Datum: 1997-10
 Publikationsstatus: Erschienen
 Seiten: -
 Ort, Verlag, Ausgabe: -
 Inhaltsverzeichnis: -
 Art der Begutachtung: -
 Identifikatoren: ISBN: 3-540-63631-5
URI: http://www.springerlink.com/content/w0t1756772h41872/fulltext.pdf
DOI: 10.1007/BFb0020217
BibTex Citekey: 421
 Art des Abschluß: -

Veranstaltung

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Titel: 7th International Conference on Artificial Neural Networks
Veranstaltungsort: Lausanne, Switzerland
Start-/Enddatum: -

Entscheidung

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Projektinformation

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Quelle 1

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Titel: 7th International Conference on Artificial Neural Networks, ICANN 97, Lausanne, Switzerland
Genre der Quelle: Zeitschrift
 Urheber:
Affiliations:
Ort, Verlag, Ausgabe: Berlin, Germany : Springer
Seiten: - Band / Heft: - Artikelnummer: - Start- / Endseite: 583 - 588 Identifikator: -