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The extension of the largest generalized-eigenvalue based distance metric D_ij(γ₁) in arbitrary feature spaces to classify composite data points

Daoud, Mosaab 2019년

Daoud, Mosaab

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연구자정보

- 저자 Daoud, Mosaab
- 발표논문(1)
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공동연구/유사연구

'Daoud, Mosaab'의 연구자 점유율

논문점유율 요약
동일주제 총논문수	주제별 연구자 총논문수	연구자점유율(주제별 연구자점유율의 평균)
514	9	45.6%

연구자 점유율
주제		주제별 논문수	주제별 연구자논문수	주제별 연구자점유율
주제분류(KDC/DDC)	해부학, 세포학, 조직학	73	1	1.4%
주제분류(KDC/DDC)	인종	77	1	1.3%
주제어	composite data points	1	1	100.0%
	limiting dispersion map	1	1	100.0%
	linear(non-linear) transforma ...	1	1	100.0%
	sets of sequences	1	1	100.0%
	statistical learning	15	1	6.7%
	clustering	117	1	0.9%
	classification	228	1	0.4%
계		514	9
* 주제로 분류 되지 않은 논문건수			0

연구주제 Time-line

'Daoud, Mosaab'의 발표논문(1)

The extension of the largest generalized-eigenvalue based distance metric D<sub>ij</sub>(γ<sub>1</sub>) in arbitrary feature spaces to classify composite data points
Daoud, Mosaab Korea Genome Organization [2019]