T�tulo: Nonlinear Principal Component Analysis and Its Applications (SpringerBriefs in Statistics)
Editor: Springer
Fecha de publicaci�n: 2016
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 981100157X
ISBN 13: 9789811001574
Encuadernaci�n: Encuadernaci�n de tapa blanda
Estado: Very Good

Acerca de

Sinopsis

This book expounds the principle and related applications of nonlinear principal component analysis (PCA), which is useful method to analyze mixed measurement levels data.

In the part dealing with the principle, after a brief introduction of ordinary PCA, a PCA for categorical data (nominal and ordinal) is introduced as nonlinear PCA, in which an optimal scaling technique is used to quantify the categorical variables. The alternating least squares (ALS) is the main algorithm in the method. Multiple correspondence analysis (MCA), a special case of nonlinear PCA, is also introduced. All formulations in these methods are integrated in the same manner as matrix operations. Because any measurement levels data can be treated consistently as numerical data and ALS is a very powerful tool for estimations, the methods can be utilized in a variety of fields such as biometrics, econometrics, psychometrics, and sociology.

In the applications part of the book, four applications are introduced: variable selection for mixed measurement levels data, sparse MCA, joint dimension reduction and clustering methods for categorical data, and acceleration of ALS computation. The variable selection methods in PCA that originally were developed for numerical data can be applied to any types of measurement levels by using nonlinear PCA. Sparseness and joint dimension reduction and clustering for nonlinear data, the results of recent studies, are extensions obtained by the same matrix operations in nonlinear PCA. Finally, an acceleration algorithm is proposed to reduce the problem of computational cost in the ALS iteration in nonlinear multivariate methods.

This book thus presents the usefulness of nonlinear PCA which can be applied to different measurement levels data in diverse fields. As well, it covers the latest topics including the extension of the traditional statistical method, newly proposed nonlinear methods, and computational efficiency in the methods.

Acerca del autor

Yuichi Mori, Professor, Okayama University of Science Masahiro Kuroda Professor, Okayama University of Science

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Tienes derecho a desistir del presente contrato en un plazo de 14 d�as naturales sin necesidad de justificaci�n.

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Podremos retenerte el reembolso hasta haber recibido los bienes, o hasta que hayas presentado una prueba de la devoluci�n de los mismos, seg�n qu� condici�n se cumpla primero. Deber�s devolvernos o entregarnos directamente los bienes a BMV Bloor, 1024 Dupont st, M6H 1Z6, Toronto, Ontario, Canada, +1 4168993545, sin ninguna demora indebida y, en cualquier caso, a m�s tardar en el plazo de 14 d�as naturales a partir de la fecha en que nos comuniques tu decisi�n de desistimiento del contrato. Se considerar� cumplido el plazo si efect�as la devoluci�n de los bienes antes de que haya concluido dicho plazo. Deber�s asumir el coste directo de devoluci�n de los bienes. Solo ser�s responsable de la disminuci�n de valor de los bienes resultante de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

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A la atenci�n de: (BMV Bloor, 1024 Dupont st, M6H 1Z6, Toronto, Ontario, Canada, +1 4168993545)

Por la presente le comunico/comunicamos* que desisto de mi/desistimos de nuestro* contrato de venta del siguiente bien/prestaci�n del siguiente servicio*

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