Probabilistic Linear Discriminant Analysis Based on L

Algorithms Bayes Theorem Discriminant Analysis Models, Statistical Normal Distribution

Journal

IEEE transactions on cybernetics

ISSN: 2168-2275

Titre abrégé: IEEE Trans Cybern

Pays: United States

ID NLM: 101609393

Informations de publication

Date de publication:
Mar 2022

Historique:

pubmed: 10 5 2020

medline: 16 3 2022

entrez: 10 5 2020

Statut: ppublish

Résumé

Probabilistic linear discriminant analysis (PLDA) is a very effective feature extraction approach and has obtained extensive and successful applications in supervised learning tasks. It employs the squared L

Identifiants

DOI: 10.1109/TCYB.2020.2985997 PMID: 32386179

pubmed: 32386179

doi: 10.1109/TCYB.2020.2985997

doi:

Types de publication

Journal Article

Langues

eng

Sous-ensembles de citation

Pagination

1616-1627

Auteurs

Xiangjie Hu (X)

Yanfeng Sun (Y)

Junbin Gao (J)

Yongli Hu (Y)

Fujiao Ju (F)

Baocai Yin (B)

Classifications MeSH

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