کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
415968 | 681266 | 2010 | 13 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Detecting influential observations in Kernel PCA
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نظریه محاسباتی و ریاضیات
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
Kernel Principal Component Analysis extends linear PCA from a Euclidean space to any reproducing kernel Hilbert space. Robustness issues for Kernel PCA are studied. The sensitivity of Kernel PCA to individual observations is characterized by calculating the influence function. A robust Kernel PCA method is proposed by incorporating kernels in the Spherical PCA algorithm. Using the scores from Spherical Kernel PCA, a graphical diagnostic is proposed to detect points that are influential for ordinary Kernel PCA.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 54, Issue 12, 1 December 2010, Pages 3007–3019
Journal: Computational Statistics & Data Analysis - Volume 54, Issue 12, 1 December 2010, Pages 3007–3019
نویسندگان
Michiel Debruyne, Mia Hubert, Johan Van Horebeek,