Gotowa bibliografia na temat „Principle component analysis”
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Artykuły w czasopismach na temat "Principle component analysis"
Wen, Chenglin, Tianzhen Wang i Jing Hu. "Relative principle component and relative principle component analysis algorithm". Journal of Electronics (China) 24, nr 1 (styczeń 2007): 108–11. http://dx.doi.org/10.1007/s11767-006-0097-2.
Pełny tekst źródłaPolyak, B. T., i M. V. Khlebnikov. "Principle component analysis: Robust versions". Automation and Remote Control 78, nr 3 (marzec 2017): 490–506. http://dx.doi.org/10.1134/s0005117917030092.
Pełny tekst źródłaChen, Songcan, i Yulian Zhu. "Subpattern-based principle component analysis". Pattern Recognition 37, nr 5 (maj 2004): 1081–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.patcog.2003.09.004.
Pełny tekst źródłaWu, Danyang, Han Zhang, Feiping Nie, Rong Wang, Chao Yang, Xiaoxue Jia i Xuelong Li. "Double-Attentive Principle Component Analysis". IEEE Signal Processing Letters 27 (2020): 1814–18. http://dx.doi.org/10.1109/lsp.2020.3027462.
Pełny tekst źródłaArab, Abbas, Jamila Harbi i Amel Abbas. "Image Compression Using Principle Component Analysis". Al-Mustansiriyah Journal of Science 29, nr 2 (17.11.2018): 141. http://dx.doi.org/10.23851/mjs.v29i2.256.
Pełny tekst źródłaKim, Je-Nam, Mun-Ho Ryu, Ho-Rim Choi i Yoon-Seok Yang. "Anatomy Calibration of Inertial Measurement Unit Using a Principle Component Analysis". International Journal of Bio-Science and Bio-Technology 5, nr 6 (31.12.2013): 181–90. http://dx.doi.org/10.14257/ijbsbt.2013.5.6.19.
Pełny tekst źródłaDholakia, Stuti G., i Chetna D. Bhavsar. "Factor recovery by principle component analysis and harris component analysis". Asian Journal of Research in Social Sciences and Humanities 7, nr 7 (2017): 177. http://dx.doi.org/10.5958/2249-7315.2017.00376.8.
Pełny tekst źródłaZhang, Yan, i Shi Sheng Zhou. "Research on Reconstruction of Spectral Reflectance Based on Principal Component Analysis". Applied Mechanics and Materials 262 (grudzień 2012): 53–58. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amm.262.53.
Pełny tekst źródłaBowden, R., T. A. Mitchell i M. Sarhadi. "Cluster based nonlinear principle component analysis". Electronics Letters 33, nr 22 (1997): 1858. http://dx.doi.org/10.1049/el:19971300.
Pełny tekst źródłaPurwandari, Endina Putri, Aan Erlansari, Andang Wijanarko i Erich Adinal Adrian. "Face sketch recognition using principal component analysis for forensics application". Jurnal Teknologi dan Sistem Komputer 8, nr 3 (24.04.2020): 178–84. http://dx.doi.org/10.14710/jtsiskom.2020.13422.
Pełny tekst źródłaRozprawy doktorskie na temat "Principle component analysis"
Chen, Huanting. "Portfolio Construction Using Principle Component Analysis". Digital WPI, 2014. https://digitalcommons.wpi.edu/etd-theses/927.
Pełny tekst źródłaShawli, Alaa. "Scoring the SF-36 health survey in scleroderma using independent component analysis and principle component analysis". Thesis, McGill University, 2011. http://digitool.Library.McGill.CA:80/R/?func=dbin-jump-full&object_id=97180.
Pełny tekst źródłaLa version abrégée du questionnaire SF-36 est largement utilisée pour valider la qualité de vie reliée à la santé. Ce questionnaire fournit huit scores s'attardant à la capacité fonctionnelle et au bien-être, lesquels sont regroupés en cotes sommaires attribuées aux composantes physiques et mentales. Cependant, des études récentes ont rapporté des résultats contradictoires entre les huit sous-échelles et les deux cotes sommaires lorsque les scores sont obtenus auprès de sujets malades. Cette discordance serait due à la méthode utilisée pour calculer les cotes sommaires du SF-36 qui est fondée sur l'analyse en composantes principales avec rotation orthogonale.Dans cette thèse, nous explorons diverses méthodes dans le but d'identifier une méthode plus précise pour calculer les cotes sommaires du SF-36 attribuées aux composantes physiques et mentales (CCP et CCM), en mettant l'accent sur des sous-populations de sujets malades. Nous évaluerons d'abord des méthodes traditionnelles d'analyse de données, telles que l'analyse en composantes principales (ACP) et l'analyse factorielle, en utilisant l'étude de l'estimation du maximum de vraisemblance et en appliquant les rotations orthogonale et oblique aux deux méthodes sur les données du registre du Groupe de recherche canadien sur la sclérodermie. Nous comparons ces approches courantes à une méthode d'analyse de données développée récemment à partir de travaux de recherche sur le réseau neuronal et le traitement du signal, l'analyse en composantes indépendantes (ACI).Nous avons découvert que la rotation oblique est la seule méthode qui réduit les cotes attribuées aux composantes mentales moyennes afin de mieux les corréler aux scores de la sous-échelle des symptômes mentaux. Dans le but de mieux comprendre les différences entre la rotation orthogonale et la rotation oblique, nous avons étudié le rendement de l'ACP avec deux approches pour déterminer les véritables cotes sommaires attribuées aux composantes physiques et mentales dans une population simulée de sujets malades pour laquelle les données étaient connues. Nous avons exploré les méthodes dans des situations où les scores véritables étaient indépendants et lorsqu'ils étaient corrélés. Nous avons conclu que le rendement de l'ACI et de l'ACP associées à la rotation orthogonale était très similaire lorsque les données étaient indépendantes, mais que le rendement différait lorsque les données étaient corrélées (ACI étant moins performante). L'ACP associée à la rotation oblique a tendance à être moins performante que les deux méthodes lorsque les données étaient indépendantes, mais elle est plus performante lorsque les données étaient corrélées. Nous discutons également du lien entre l'ACI et l'ACP avec la rotation orthogonale, ce qui appuie l'emploi de la rotation varimax dans le questionnaire SF 36.Enfin, nous avons appliqué l'ACI aux données sur la sclérodermie et nous avons mis en évidence une corrélation relativement faible entre l'ACI et l'ACP sans rotation dans l'estimation des scores CCP et CCM, et une corrélation très élevée entre l'ACI et l'ACP avec rotation varimax. L'ACP avec rotation oblique présentait également une corrélation relativement élevée avec l'ACI. Par conséquent, nous en avons conclu que l'ACI pourrait servir de solution de compromis entre ces deux méthodes.
Yaseen, Muhammad Usman. "Identification of cause of impairment in spiral drawings, using non-stationary feature extraction approach". Thesis, Högskolan Dalarna, Datateknik, 2012. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:du-6473.
Pełny tekst źródłaHolm, Klaus Herman. "Assessment of Atlanta’s PM [subscript 2.5] source profiles using principle component analysis and positive matrix factorization". Thesis, Georgia Institute of Technology, 2002. http://hdl.handle.net/1853/20751.
Pełny tekst źródłaMahmood, Muhammad Tariq. "Face Detection by Image Discriminating". Thesis, Blekinge Tekniska Högskola, Avdelningen för för interaktion och systemdesign, 2006. http://urn.kb.se/resolve?urn=urn:nbn:se:bth-4352.
Pełny tekst źródłaSIPL, Mechatronics, GIST 1 Oryong-Dong, Buk-Gu, Gwangju, 500-712 South Korea tel. 0082-62-970-2997
Chisholm, Daniel J. "Use of Principle Component Analysis for the identification and mapping of phases from energy-dispersive x-ray spectra". Thesis, Monterey, Calif. : Springfield, Va. : Naval Postgraduate School ; Available from National Technical Information Service, 1999. http://handle.dtic.mil/100.2/ADA359572.
Pełny tekst źródłaLi, Yancan. "The Effects of Ownership on Bank Performance: A Study of Commercial Banks in China". Scholarship @ Claremont, 2012. http://scholarship.claremont.edu/cmc_theses/515.
Pełny tekst źródłaChemistruck, Heather Michelle. "A Galerkin Approach to Define Measured Terrain Surfaces with Analytic Basis Vectors to Produce a Compact Representation". Diss., Virginia Tech, 2010. http://hdl.handle.net/10919/29585.
Pełny tekst źródłaPh. D.
Zito, Tiziano. "Exploring the slowness principle in the auditory domain". Doctoral thesis, Humboldt-Universität zu Berlin, Mathematisch-Naturwissenschaftliche Fakultät I, 2012. http://dx.doi.org/10.18452/16450.
Pełny tekst źródłaIn this thesis we develop models and algorithms based on the slowness principle in the auditory domain. Several experimental results as well as the successful results in the visual domain indicate that, despite the different nature of the sensory signals, the slowness principle may play an important role in the auditory domain as well, if not in the cortex as a whole. Different modeling approaches have been used, which make use of several alternative representations of the auditory stimuli. We show the limitations of these approaches. In the domain of signal processing, the slowness principle and its straightforward implementation, the Slow Feature Analysis algorithm, has been proven to be useful beyond biologically inspired modeling. A novel algorithm for nonlinear blind source separation is described that is based on a combination of the slowness and the statistical independence principles, and is evaluated on artificial and real-world audio signals. The Modular toolkit for Data Processing open source software library is additionally presented.
Bloxson, Julie M. "Characterization of the Porosity Distribution within the Clinton Formation, Ashtabula County, Ohio by Geophysical Core and Well Logging". Kent State University / OhioLINK, 2012. http://rave.ohiolink.edu/etdc/view?acc_num=kent1341879463.
Pełny tekst źródłaKsiążki na temat "Principle component analysis"
Jolliffe, I. T. Principal component analysis. Wyd. 2. New York: Springer, 2010.
Znajdź pełny tekst źródłaHyvarinen, Aapo. Independent component analysis. New York: J. Wiley, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaJuha, Karhunen, i Oja Erkki, red. Independent component analysis. New York: J. Wiley, 2001.
Znajdź pełny tekst źródłaA user's guide to principal components. Hoboken, N.J: Wiley-Interscience, 2003.
Znajdź pełny tekst źródłaFlury, Bernhard. Commonprincipal components and related multivariate models. New York: Wiley, 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaJackson, J. Edward. A user's guide to principal components. New York: Wiley, 1991.
Znajdź pełny tekst źródłaFlury, Bernhard. Common principal components and related multivariate models. New York: Wiley, 1988.
Znajdź pełny tekst źródłaPrincipal component analysis. New York: Springer-Verlag, 1986.
Znajdź pełny tekst źródłaPrincipal component analysis. Wyd. 2. New York: Springer, 2002.
Znajdź pełny tekst źródłaJolliffe, I. T. Principal Component Analysis. New York, NY: Springer New York, 1986. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4757-1904-8.
Pełny tekst źródłaCzęści książek na temat "Principle component analysis"
Deutsch, Hans-Peter. "Principle Component Analysis". W Derivatives and Internal Models, 539–47. London: Palgrave Macmillan UK, 2002. http://dx.doi.org/10.1057/9780230502109_32.
Pełny tekst źródłaDeutsch, Hans-Peter. "Principle Component Analysis". W Derivatives and Internal Models, 615–23. London: Palgrave Macmillan UK, 2004. http://dx.doi.org/10.1057/9781403946089_35.
Pełny tekst źródłaKinser, Jason M. "Principle Component Analysis". W Image Operators, 111–26. First edition. | Boca Raton, FL: CRC Press/Taylor & Francis Group, [2019] |: CRC Press, 2018. http://dx.doi.org/10.1201/9780429451188-8.
Pełny tekst źródłaLai, Zhihui, Mangqi Chen, Dongmei Mo, Xingxing Zou i Heng Kong. "Sparse Discriminant Principle Component Analysis". W Artificial Intelligence on Fashion and Textiles, 111–19. Cham: Springer International Publishing, 2018. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-99695-0_14.
Pełny tekst źródłaItoh, Hayato, Atsushi Imiya i Tomoya Sakai. "Low-Dimensional Tensor Principle Component Analysis". W Computer Analysis of Images and Patterns, 715–26. Cham: Springer International Publishing, 2015. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-319-23192-1_60.
Pełny tekst źródłaGatignon, Hubert. "Reliability Alpha, Principle Component Analysis, and Exploratory Factor Analysis". W Statistical Analysis of Management Data, 29–57. New York, NY: Springer New York, 2009. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4419-1270-1_3.
Pełny tekst źródłaMatsuda, Yoshitatsu, i Kazunori Yamaguchi. "The InfoMin Principle for ICA and Topographic Mappings". W Independent Component Analysis and Blind Signal Separation, 958–65. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11679363_119.
Pełny tekst źródłaKumar, A. Pavan, Sukhendu Das i V. Kamakoti. "Face Recognition Using Weighted Modular Principle Component Analysis". W Neural Information Processing, 362–67. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2004. http://dx.doi.org/10.1007/978-3-540-30499-9_55.
Pełny tekst źródłaJamshidi, Mo, Barney Tannahill i Arezou Moussavi. "Big Data Analytic Paradigms: From Principle Component Analysis to Deep Learning". W Robust Intelligence and Trust in Autonomous Systems, 79–95. Boston, MA: Springer US, 2016. http://dx.doi.org/10.1007/978-1-4899-7668-0_5.
Pełny tekst źródłaChen, Qingzhang, Weiyi Zhang, Xiaoying Chen i Jianghong Han. "A Facial Expression Classification Algorithm Based on Principle Component Analysis". W Advances in Neural Networks - ISNN 2006, 55–62. Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11760023_9.
Pełny tekst źródłaStreszczenia konferencji na temat "Principle component analysis"
Xu Chunming, Jiang Haibo i Yu Jianjiang. "Robust two-dimensional principle component analysis". W 2008 Chinese Control Conference (CCC). IEEE, 2008. http://dx.doi.org/10.1109/chicc.2008.4605066.
Pełny tekst źródłaHaenselmann, Thomas, i Wolfgang Effelsberg. "Texture resynthesis using principle component analysis". W Electronic Imaging 2002, redaktorzy Bernice E. Rogowitz i Thrasyvoulos N. Pappas. SPIE, 2002. http://dx.doi.org/10.1117/12.469543.
Pełny tekst źródłaBreesam, Aqeel M., Mousa K. Wail i Rashid A. Fayadh. "Principle component analysis based face recognition". W PROCEEDING OF THE 1ST INTERNATIONAL CONFERENCE ON ADVANCED RESEARCH IN PURE AND APPLIED SCIENCE (ICARPAS2021): Third Annual Conference of Al-Muthanna University/College of Science. AIP Publishing, 2022. http://dx.doi.org/10.1063/5.0093821.
Pełny tekst źródłaCai, T. Tony, Zongming Ma i Yihong Wu. "Recent results on sparse principle component analysis". W 2013 IEEE 5th International Workshop on Computational Advances in Multi-Sensor Adaptive Processing (CAMSAP). IEEE, 2013. http://dx.doi.org/10.1109/camsap.2013.6714037.
Pełny tekst źródłaChen, Hsin-Ting, Hsuan Ren i Yang-Lang Chang. "Greedy modular subspace segment principle component analysis". W Optics East 2007, redaktorzy Kenneth J. Ewing, James B. Gillespie, Pamela M. Chu i William J. Marinelli. SPIE, 2007. http://dx.doi.org/10.1117/12.739230.
Pełny tekst źródłaTang, Xiaoou, i William K. Stewart. "Texture classification using principle-component analysis techniques". W Satellite Remote Sensing, redaktor Jacky Desachy. SPIE, 1994. http://dx.doi.org/10.1117/12.196722.
Pełny tekst źródłaYu, Chia-Mu, i Li-Wei Kang. "Sensor localization via robust principle component analysis". W 2014 IEEE International Conference on Consumer Electronics - Taiwan (ICCE-TW). IEEE, 2014. http://dx.doi.org/10.1109/icce-tw.2014.6904065.
Pełny tekst źródłaJingbo Zhou, Zhong Jin i Jingyu Yang. "Multiscale saliency detection using principle component analysis". W 2012 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN 2012 - Brisbane). IEEE, 2012. http://dx.doi.org/10.1109/ijcnn.2012.6252566.
Pełny tekst źródłaXiao, Xiaolin, i Yicong Zhou. "Two-Dimensional Quaternion Sparse Principle Component Analysis". W ICASSP 2018 - 2018 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). IEEE, 2018. http://dx.doi.org/10.1109/icassp.2018.8462668.
Pełny tekst źródłaGuo, Zhi-bo, i Yun-yang Yan. "A Retrieve Space Principal Component Analysis Based on the Image Retrieve Principle". W 2009 Chinese Conference on Pattern Recognition (CCPR). IEEE, 2009. http://dx.doi.org/10.1109/ccpr.2009.5344154.
Pełny tekst źródłaRaporty organizacyjne na temat "Principle component analysis"
Haghighi, F. Kernel Principle Component Analysis of Microarray Data. Final Report. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), listopad 2003. http://dx.doi.org/10.2172/823317.
Pełny tekst źródłaMARTIN, SHAWN B. Kernel Near Principal Component Analysis. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), lipiec 2002. http://dx.doi.org/10.2172/810934.
Pełny tekst źródłaAït-Sahalia, Yacine, i Dacheng Xiu. Principal Component Analysis of High Frequency Data. Cambridge, MA: National Bureau of Economic Research, wrzesień 2015. http://dx.doi.org/10.3386/w21584.
Pełny tekst źródłaEick, Brian, Zachary Treece, Billie Spencer, Matthew Smith, Steven Sweeney, Quincy Alexander i Stuart Foltz. Miter gate gap detection using principal component analysis. Engineer Research and Development Center (U.S.), czerwiec 2018. http://dx.doi.org/10.21079/11681/27365.
Pełny tekst źródłaFederer, W. T., C. E. McCulloch i J. J. Miles-McDermott. Illustrative Examples of Principal Component Analysis Using SYSTAT/FACTOR. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maj 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada184920.
Pełny tekst źródłaFederer, W. T., C. E. McCulloch i N. J. Miles-McDermott. Illustrative Examples of Principal Component Analysis using BMDP/4M. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, maj 1987. http://dx.doi.org/10.21236/ada185179.
Pełny tekst źródłaKrishnaiah, P. R., i S. Sarkar. Principal Component Analysis Under Correlated Multivariate Regression Equations Model. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, kwiecień 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada160266.
Pełny tekst źródłaThompson, David C., Janine C. Bennett, Diana C. Roe i Philippe Pierre Pebay. Scalable multi-correlative statistics and principal component analysis with Titan. Office of Scientific and Technical Information (OSTI), luty 2009. http://dx.doi.org/10.2172/984172.
Pełny tekst źródłaFujikoshi, Y., P. R. Krishnaiah i J. Schmidhammer. Effect of Additional Variables in Principal Component Analysis, Discriminant Analysis and Canonical Correlation Analysis. Fort Belvoir, VA: Defense Technical Information Center, sierpień 1985. http://dx.doi.org/10.21236/ada162069.
Pełny tekst źródłaHarter, Rachel M., Pinliang (Patrick) Chen, Joseph P. McMichael, Edgardo S. Cureg, Samson A. Adeshiyan i Katherine B. Morton. Constructing Strata of Primary Sampling Units for the Residential Energy Consumption Survey. RTI Press, maj 2017. http://dx.doi.org/10.3768/rtipress.2017.op.0041.1705.
Pełny tekst źródła