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Principal Manifolds for Data Visualization and Dimension Reduction

Alexander N. Gorban , Balázs Kégl , Donald C. Wunsch , Andrei Zinovyev

In 1901, Karl Pearson invented Principal Component Analysis (PCA). Since then, PCA serves as a prototype for many other tools of data analysis, visualization and dimension reduction: Independent Component Analysis (ICA), Multidimensional Scaling (MDS), Nonlinear PCA...

Parution : 2007-09-11
Format(s) : PDF
Éditeur : Springer
Collection : Lecture Notes in Computational Science and Engineering
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