Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот документ:
https://elib.bsu.by/handle/123456789/51958
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Mert, Can | - |
dc.contributor.author | Filzmoser, Peter | - |
dc.contributor.author | Hron, Karel | - |
dc.date.accessioned | 2013-11-15T08:15:46Z | - |
dc.date.available | 2013-11-15T08:15:46Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.citation | Computer Data Analysis and Modeling: Theoretical and Applied Stochastics : Proc. of the Tenth Intern. Conf., Minsk, Sept. 10–14, 2013. Vol 1. — Minsk, 2013. — P. 173-176 | ru |
dc.identifier.uri | http://elib.bsu.by/handle/123456789/51958 | - |
dc.description.abstract | Extracting the most essential information out of compositional data can be done by a method called principal balances [5]. This method is, however, compu- tationally only feasible for low-dimensional data. For high-dimensional composi- tional data we introduce the concept of sparse principal balances, a method that relies on sparse principal component analysis to construct principal directions with many zero loadings. Sparse principal balances are fast to compute even for very high-dimensional data, and their interpretation is easier than principal balances. | ru |
dc.language.iso | en | ru |
dc.publisher | Minsk : Publ. center of BSU | ru |
dc.title | Sparse principal balances for high-dimensional compositional data | ru |
dc.type | Article | ru |
Располагается в коллекциях: | 2013. Computer Data Analysis and Modeling. Vol 1 Vol. 1 |
Полный текст документа:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
173-176.pdf | 400,25 kB | Adobe PDF | Открыть |
Все документы в Электронной библиотеке защищены авторским правом, все права сохранены.