Robust Multiple Correspondence Analysis
Robust Multiple Correspondence Analysis extends classical MCA to datasets containing outlying or atypical rows of categorical data. By downweighting influential observations before the singular value decomposition, it produces a low-dimensional map of category relationships that faithfully represents the bulk of the data rather than being distorted by a handful of anomalous cases.
Catatan sumber
Kutipan disalin apa adanya dari catatan sumber metode. Tidak ada verifikasi tingkat klaim yang disimpulkan darinya.
- Greenacre, M. J. (2017). Correspondence Analysis in Practice (3rd ed.). Chapman & Hall / CRC Press, Boca Raton. · ISBN 978-1498731775
- Hubert, M., Rousseeuw, P. J. & Verboven, S. (2004). A robust PCR method for high-dimensional regressors. Journal of Chemometrics, 17(8–9), 438–452. · DOI 10.1002/cem.783
Klaim yang dikurasi
Klaim tersimpan dalam buku besar bukti, masing-masing dengan penilaiannya sendiri.
Tampilan ini tidak menciptakan penilaian klaim ketika buku besar tidak memilikinya.
Metode terkait
Dihasilkan dari grafik metode dan ditampilkan sebagai relasi yang disarankan mesin — tidak ada klaim bukti yang disimpulkan.