Semi-supervised dimensionality reduction based on partial least squares for visual analysis of high dimensional data (2012)
- Authors:
- Autor USP: MINGHIM, ROSANE - ICMC
- Unidade: ICMC
- DOI: 10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x
- Subjects: COMPUTAÇÃO GRÁFICA; PROCESSAMENTO DE IMAGENS
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Publisher: Blackwell Publishing
- Publisher place: Malden
- Date published: 2012
- Source:
- Título do periódico: Computer Graphics Forum
- ISSN: 0167-7055
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 31, n. 3, p. 1345-1354, 2012
- Conference titles: Eurographics Conference on Visualization - EuroVis
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo NÃO é de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: closed
-
ABNT
PAIVA, José Gustavo S et al. Semi-supervised dimensionality reduction based on partial least squares for visual analysis of high dimensional data. Computer Graphics Forum. Malden: Blackwell Publishing. Disponível em: https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x. Acesso em: 18 abr. 2024. , 2012 -
APA
Paiva, J. G. S., Schwartz, W. R., Pedrini, H., & Minghim, R. (2012). Semi-supervised dimensionality reduction based on partial least squares for visual analysis of high dimensional data. Computer Graphics Forum. Malden: Blackwell Publishing. doi:10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x -
NLM
Paiva JGS, Schwartz WR, Pedrini H, Minghim R. Semi-supervised dimensionality reduction based on partial least squares for visual analysis of high dimensional data [Internet]. Computer Graphics Forum. 2012 ; 31( 3): 1345-1354.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x -
Vancouver
Paiva JGS, Schwartz WR, Pedrini H, Minghim R. Semi-supervised dimensionality reduction based on partial least squares for visual analysis of high dimensional data [Internet]. Computer Graphics Forum. 2012 ; 31( 3): 1345-1354.[citado 2024 abr. 18 ] Available from: https://doi.org/10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x - On sound support for visualisation
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Informações sobre o DOI: 10.1111/j.1467-8659.2012.03126.x (Fonte: oaDOI API)
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