Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?

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En este trabajo se aborda la problemática de la construcción de modelos PCA (Principal Component Analysis) a partir de conjuntos de datos con información faltante. Se trabaja sobre tres situaciones diferentes con relación a la matriz de datos originales. En cada situación se generaron pérdidas...

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Detalles Bibliográficos
Autor principal: Vitelleschi, María Susana
Otros Autores: Quaglino, Marta Beatriz
Formato: article artículo publishedVersion
Lenguaje:Español
Español
Publicado: Facultad de Ciencia Económicas y Estadísticaca - Universidad Nacional de Rosario 2013
Materias:
Mecanismos de Pérdidas
Algoritmo NIPALS
Algoritmo EM
Missing Data Mechanisms
NIPALS algorithm
EM algorithm
Acceso en línea:http://hdl.handle.net/2133/2345
http://hdl.handle.net/2133/2345
Aporte de:
Repositorio Hipermedial de la Universidad Nacional de Rosario (UNR) de Universidad Nacional de Rosario

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