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e-book

Robust Methods for Data Reduction (Cód: 9477304)

Farcomeni, Alessio; Greco, Luca

Taylor & Francis (Livros Digitais)

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Descrição

Robust Methods for Data Reduction gives a non-technical overview of robust data reduction techniques, encouraging the use of these important and useful methods in practical applications. The main areas covered include principal components analysis, sparse principal component analysis, canonical correlation analysis, factor analysis, clustering, double clustering, and discriminant analysis.

The first part of the book illustrates how dimension reduction techniques synthesize available information by reducing the dimensionality of the data. The second part focuses on cluster and discriminant analysis. The authors explain how to perform sample reduction by finding groups in the data.

Despite considerable theoretical achievements, robust methods are not often used in practice. This book fills the gap between theoretical robust techniques and the analysis of real data sets in the area of data reduction. Using real examples, the authors show how to implement the procedures in R. The code and data for the examples are available on the book'apos;s CRC Press web page.

Características

Peso 0.00 Kg
Produto sob encomenda Sim
Marca Taylor & Francis (Livros Digitais)
Número de Páginas 297 (aproximado)
Idioma 337
Acabamento e-book
Territorialidade Internacional
Formato Livro Digital Pdf
Gratuito Não
Proteção Drm Sim
Tamanho do Arquivo 6602
Código do Formato Pdf
Cód. Barras 9781466590632
Ano da Publicação 116
AutorFarcomeni, Alessio; Greco, Luca