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Sparse Exponential Family Principal Component Analysis

We propose a Sparse exponential family Principal Component Analysis (SePCA) method suitable for any type of data following exponential family distributions, to achieve simultaneous dimension reduction and variable selection for better interpretation of the results. Because of the generality of expon...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:Pattern Recognit
Main Authors: Lu, Meng, Huang, Jianhua Z., Qian, Xiaoning
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2016
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC5210214/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/28066030
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2016.05.024
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