Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction
In 1901, Karl Pearson invented Principal Component Analysis (PCA). Since then, PCA serves as a prototype for many other tools of data analysis, visualization and dimension reduction: Independent Component Analysis (ICA), Multidimensional Scaling (MDS), Nonlinear PCA (NLPCA), Self Organizing Maps (SO...
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| Συγγραφή απο Οργανισμό/Αρχή: | |
|---|---|
| Άλλοι συγγραφείς: | , , |
| Μορφή: | Livre numérique |
| Γλώσσα: | Anglais |
| Έκδοση: |
Berlin, Heidelberg :
Springer Berlin Heidelberg
[20..].
Cham : Springer Nature |
| Σειρά: | Lecture Notes in Computational Science and Enginee
58 Lecture Notes in Computational Science and Engineering 58 |
| Θέματα: | |
| Διαθέσιμο Online: | Accès sur la plateforme de l'éditeur Accès sur la plateforme Istex Accès Université d'Orléans Accès INSA CVL |
| Σημείωση: |
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| Edition sous un autre format: | • Principal manifolds for data visualization and dimension reduction, Alexander N. Gorban, ... [et al.], editors, 2008, Berlin, Springer, 1 vol. (XXIII-334 p.), Lecture notes in computational science and engineering, 978-3-540-73749-0 |