방법 증거 기록
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.
원본 기록
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Robust Multiple Correspondence Analysis
분류학적 방법 기록 · latent-structure / statistics
- 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
큐레이션된 주장
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관련 방법
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