توضیحات
”In multivariate data analysis, regression techniques predict one set of variables from another while principal component analysis (PCA) finds a subspace of minimal dimensionality that captures the largest variability in the data. How can regression analysis and PCA be combined in a beneficial way? Why and when is it a good idea to combine them? What kind of benefits are we getting from them? Addressing these questions, Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques shows how constrained PCA (CPCA) offers a unified framework for these approaches.The book begins with four concrete examples of CPCA that provide readers with a basic understanding of the technique and its applications. It gives a detailed account of two key mathematical ideas in CPCA: projection and singular value decomposition. The author then describes the basic data requirements, models, and analytical tools for CPCA and their immediate extensions. He also introduces techniques that are special cases of or closely related to CPCA and discusses several topics relevant to practical uses of CPCA. The book concludes with a technique that imposes different constraints on different dimensions (DCDD), along with its analytical extensions. MATLAB programs for CPCA and DCDD as well as data to create the book’s examples are available on the author’s website”– Read more…
در تجزیه و تحلیل داده های چند متغیره ، تکنیک های رگرسیون یک مجموعه از متغیرها را از دیگری پیش بینی می کنند ، در حالی که تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی (PCA) فضای زیر ابعاد حداقل را پیدا می کند که بیشترین تنوع را در داده ها ضبط می کند. چگونه می توان تجزیه و تحلیل رگرسیون و PCA را به روشی مفید ترکیب کرد؟ چرا و چه زمانی ایده خوبی برای ترکیب آنهاست؟ چه نوع فوایدی از آنها می گیریم؟ پرداختن به این سؤالات ، تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی محدود و تکنیک های مرتبط نشان می دهد که چگونه PCA محدود (CPCA) یک چارچوب یکپارچه برای این رویکردها ارائه می دهد. CPCA که درک اساسی از تکنیک و کاربردهای آن را در اختیار خوانندگان قرار می دهد. این شرح مفصلی از دو ایده اصلی ریاضی در CPCA: طرح ریزی و تجزیه ارزش مفرد. سپس نویسنده الزامات اساسی داده ها ، مدل ها و ابزارهای تحلیلی را برای CPCA و پسوندهای فوری آنها توصیف می کند. وی همچنین تکنیک هایی را معرفی می کند که موارد خاصی از یا نزدیک به CPCA است و در مورد چندین موضوع مرتبط با کاربردهای عملی CPCA بحث می کند. این کتاب با تکنیکی به پایان می رسد که محدودیت های مختلفی را در ابعاد مختلف (DCDD) تحمیل می کند ، به همراه پسوندهای تحلیلی آن. برنامه های MATLAB برای CPCA و DCDD و همچنین داده هایی برای ایجاد نمونه های کتاب در وب سایت نویسنده موجود است- بیشتر بخوانید …
tag : دانلود کتاب تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط , Download تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط , دانلود تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط , Download Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques Book , تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط دانلود , buy تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط , خرید کتاب تجزیه و تحلیل مؤلفه اصلی و تکنیک های مرتبط , دانلود کتاب Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques , کتاب Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques , دانلود Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques , خرید Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques , خرید کتاب Constrained Principal Component Analysis and Related Techniques ,
نقد و بررسیها
هنوز بررسیای ثبت نشده است.