HDLSSkST: Distribution-Free Exact High Dimensional Low Sample Size k-Sample Tests
Author:
Publisher
The R Foundation
Reference7 articles.
1. Some clustering-based exact distribution-free k-sample tests applicable to high dimension, low sample size data
2. On Perfect Clustering of High Dimension, Low Sample Size Data
3. Objective Criteria for the Evaluation of Clustering Methods
4. A Network Algorithm for Performing Fisher's Exact Test in r × c Contingency Tables
5. A Fuzzy Relative of the ISODATA Process and Its Use in Detecting Compact Well-Separated Clusters
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