Comparación de propuestas para el análisis de componentes principales en matrices con datos faltantes
El análisis de componentes principales es una poderosa herramienta exploratoria, utilizada en diversas disciplinas tales como la biología, arqueología, entre otras, que tiene como principal objetivo reducir la dimensionalidad del conjunto de datos perdiendo la menor cantidad de información posible,...
Guardado en:
| Autores principales: | Murrone, Nicolás, Martínez, Alejandra M. |
|---|---|
| Formato: | Objeto de conferencia Resumen |
| Lenguaje: | Español |
| Publicado: |
2018
|
| Materias: | |
| Acceso en línea: | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/72785 http://47jaiio.sadio.org.ar/sites/default/files/LatinR_50.pdf |
| Aporte de: |
Ejemplares similares
-
Comparación de Métodos para el Tratamiento de Información Faltante en un Análisis de Componentes Principales sobre Datos Biológicos
por: Quaglino, M. B., et al.
Publicado: (2009) -
Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?
por: Vitelleschi, María Susana
Publicado: (2013) -
Modelos PCA a partir de conjuntos de datos con información faltante. ¿Se afectan sus propiedades?
por: Vitelleschi, María Susana, et al.
Publicado: (2010) -
Gráficos de control multivariado de procesos: desempeño en fase II en presencia de valores faltantes
por: Quaglino, Marta Beatriz, et al.
Publicado: (2021) -
Estimación robusta multivariada en presencia de datos faltantes
por: Marfia, Martín, et al.
Publicado: (2020)