Dimensionality Reduction and Subspace Clustering in Mixed Reality for Condition Monitoring of High-Dimensional Production Data
Hoppenstedt, Burkhard
, Reichert, Manfred, Kammerer, Klaus, Probst, Thomas , Schlee, Winfried, Spiliopoulou, Myra und Pryss, Rüdiger
(2019)
Dimensionality Reduction and Subspace Clustering in Mixed Reality for Condition Monitoring of High-Dimensional Production Data.
Sensors 19 (18), S. 3903.
Veröffentlichungsdatum dieses Volltextes: 03 Sep 2021 09:47
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Beteiligte Einrichtungen
Details
| Dokumentenart | Artikel | ||||
| Titel eines Journals oder einer Zeitschrift | Sensors | ||||
| Verlag: | MDPI | ||||
|---|---|---|---|---|---|
| Ort der Veröffentlichung: | BASEL | ||||
| Band: | 19 | ||||
| Nummer des Zeitschriftenheftes oder des Kapitels: | 18 | ||||
| Seitenbereich: | S. 3903 | ||||
| Datum | 2019 | ||||
| Institutionen | Medizin > Lehrstuhl für Psychiatrie und Psychotherapie | ||||
| Identifikationsnummer |
| ||||
| Stichwörter / Keywords | FEATURE-SELECTION; PCA; immersive analytics; dimensionality reduction; mixed reality; covariance graph; subspace clustering | ||||
| Dewey-Dezimal-Klassifikation | 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften > 610 Medizin | ||||
| Status | Veröffentlicht | ||||
| Begutachtet | Ja, diese Version wurde begutachtet | ||||
| An der Universität Regensburg entstanden | Ja | ||||
| Dokumenten-ID | 48267 |
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