Auto-Associative Models, Nonlinear Principal Component Analysis, Manifolds and Projection Pursuit

Auto-associative models as a new tool for building nonlinear principal component analysis methods. The successive approximations of a dataset by manifolds of increasing dimensions. The theoretical comparison between PCA and auto-associative models.

Рубрика Математика
Вид статья
Язык английский
Дата добавления 08.02.2013
Размер файла 362,0 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


HTML-версии работы пока нет.
Cкачать архив работы можно перейдя по ссылке, которая находятся ниже.


Подобные документы

Работа, которую точно примут
Сколько стоит?

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.