Variable Selection in Nonlinear Principal Component Analysis

Principal components analysis (PCA) is a popular dimension reduction method and is applied to analyze quantitative data. For PCA to qualitative data, nonlinear PCA can be applied, where the data are quantified by using optimal scaling that nonlinearly transforms qualitative data into quantitative da...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos

Autores principales:	Katayama, Hiroko, Mori, Yuichi, Kuroda, Masahiro
Formato:	Capítulo de libro
Lenguaje:	inglés
Publicado:	IntechOpen 2022
Materias:	Physical Sciences, Engineering and Technology
Acceso en línea:	https://www.intechopen.com/chapters/81197
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