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1.Supervised Adaptive Incremental Clustering for data stream of chunks

作者：Laiwen ZhengAuthor Vitae ; Hong Huo ; ^{huohong@sjtu.edu.cn}Author Vitae ; Yiyou GuoAuthor Vitae ; Tao FangAuthor Vitae

关键词：Automatic clustering ; Adaptive update ; Classification ; Data stream of chunks ; Supervised clustering

刊名：Neurocomputing

出版年：2017

2.Dental segmentation from X-ray images using semi-supervised fuzzy clustering with spatial constraints

作者：Le Hoang Son^a ; ^b ; ^{sonlh@vnu.edu.vn} ; Tran Manh Tuan^c ; ^{tmtuan@ictu.edu.vn}

关键词：Dental features ; Dental image segmentation ; Fuzzy clustering ; Semi-supervised fuzzy clustering ; X-ray images

刊名：Engineering Applications of Artificial Intelligence

出版年：2017

3.Application of semi-supervised fuzzy c-means method in clustering multivariate geochemical data, a case study from the Dalli Cu-Au porphyry deposit in central Iran

作者：Moslem Fatehi^a ; Hooshang H. Asadi^a ; ^b

关键词：multivariate geochemical analysis ; semi-supervised ; ssFCM ; Dalli Cu-Au porphyry deposit

刊名：Ore Geology Reviews

出版年：2017

4.Object co-segmentation via weakly supervised data fusion

作者：Shiping Wang ^{shipingwangphd@gmail.com} ; Handuo Zhang ; Han Wang ; ^{hw@ntu.edu.sg}

关键词：Computer vision ; Image segmentation ; Object detection ; Weakly supervised clustering ; Data fusion

刊名：Computer Vision and Image Understanding

出版年：2017

5.Attribute clustering using rough set theory for feature selection in fault severity classification of rotating machinery

作者：Fannia Pacheco ; ^a ; ^{fannikaro@gmail.com} ; Mariela Cerrada^b ; ^a ; ^{cerradam@ula.ve} ; René ; -Vinicio Sá ; nchez^a ; ^{rsanchezl@ups.edu.ec} ; Diego Cabrera^a ; ^{dcabrera@ups.edu.ec} ; Chuan Li^c ; ^{chuanli@21cn.com} ; José ; Valente de Oliveira^d ; ^jvo@ualg.pt

关键词：Attribute clustering ; Rough set ; Feature selection ; Fault severity classification ; Rotating machinery

刊名：Expert Systems with Applications

出版年：2017

6.Supervised aggregated feature learning for multiple instance classification

作者：Rocco Langone ; ^{rocco.langone@esat.kuleuven.be" class="auth_mail" title="E-mail the corresponding author} ; Johan A.K. Suykens

关键词：Multi-instance classification ; Kernel PCA ; Kernel spectral clustering

刊名：Information Sciences

出版年：2017

7.Deriving optimal data-analytic regimes from benchmarking studies

作者：Lisa L. Doove^a ; ^{lisa.doove@kuleuven.be} ; Tom F. Wilderjans^a ; ^b ; ^{t.f.wilderjans@fsw.leidenuniv.nl} ; Antonio Calcagnì ; ^a ; ^c ; ^{antonio.calcagni@unitn.it} ; Iven Van Mechelen^a ; ^{iven.vanmechelen@kuleuven.be}

关键词：Additive clustering ; Benchmarking ; Classification trees ; Comparison of methods ; Data-analytic regimes ; Supervised learning

刊名：Computational Statistics & Data Analysis

出版年：2017

8.HYDRA: Revealing heterogeneity of imaging and genetic patterns through a multiple max-margin discriminative analysis framework

作者：Erdem Varol ; ^{erdem.varol@uphs.upenn.edu} ; Aristeidis Sotiras ; Christos Davatzikos ; for the Alzheimer's Disease Neuroimaging Initiative¹

关键词：Semi-supervised pattern analysis ; Multivariate ; Max-margin classification ; Convex polytope ; SVM ; Clustering ; MRI ; Genetics ; Neuroimaging ; Heterogeneity ; Aging ; Alzheimer's disease ; ADNI

刊名：NeuroImage

出版年：2017

9.Defending unknown attacks on cyber-physical systems by semi-supervised approach and available unlabeled data

关键词：Dynamic analysis ; Malware behavior selection ; API parameters ; String feature

刊名：Information Sciences

出版年：2017

10.Graph-based discriminative concept factorization for data representation

作者：Huirong Li^a ; ^b ; Jiangshe Zhang ; ^a ; ^{jszhang@mail.xjtu.edu.cn} ; Junying Hu^a ; Chunxia Zhang^a ; Junmin Liu^a

关键词：Concept factorization ; Semi-supervised learning ; Data representation ; Label information

刊名：Knowledge-Based Systems

出版年：2017

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