Binary variable extraction using nonlinear principal component analysis in classical location model
Location model is a predictive classification model that determines the groups of objects which contain mixed categorical and continuous variables. The simplest location model is known as classical location model, which can be constructed easily using maximum likelihood estimation. This model perfor...
محفوظ في:
المؤلف الرئيسي: | Long, Mei Mei |
---|---|
التنسيق: | أطروحة |
اللغة: | eng eng |
منشور في: |
2016
|
الموضوعات: | |
الوصول للمادة أونلاين: | https://etd.uum.edu.my/6007/1/s817093_01.pdf https://etd.uum.edu.my/6007/2/s817093_02.pdf |
الوسوم: |
إضافة وسم
لا توجد وسوم, كن أول من يضع وسما على هذه التسجيلة!
|
مواد مشابهة
-
Principal component and multiple correspondence analysis for handling mixed variables in the smoothed location model
بواسطة: Ngu, Penny Ai Huong
منشور في: (2016) -
One step hybrid block methods with generalised off-step points for solving directly higher order ordinary differential equations
بواسطة: Abdelrahim, Ra'ft Abdelmajid Moh'd
منشور في: (2016) -
Robust multiple pairwise comparison procedure for adaptive trimmed mean via P-Method
بواسطة: Low, Joon Khim
منشور في: (2016) -
Multinomial logistic regression probability ratio-based feature vectors for Malay vowel recognition
بواسطة: Atanda, Abdulwahab Funsho
منشور في: (2021) -
Robust control charts via winsorized and trimmed estimators
بواسطة: Ayu, Abdul Rahman
منشور في: (2020)