Gametic selection and the selection component analysis

نویسندگان
چکیده

برای دانلود باید عضویت طلایی داشته باشید

برای دانلود متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Variable Selection and Principal Component Analysis

In most of applied disciplines, many variables are sometimes measured on each individual, which result a huge data set consisting of large number of variables, say p [Sharma (1996)]. Using this collected data set in any statistical analysis may cause several troubles. The dimensionality of the data set can often be reduced, without disturbing the main features of the whole data set by Principal...

متن کامل

the test for adverse selection in life insurance market: the case of mellat insurance company

انتخاب نامساعد یکی از مشکلات اساسی در صنعت بیمه است. که ابتدا در سال 1960، توسط روتشیلد واستیگلیتز مورد بحث ومطالعه قرار گرفت ازآن موقع تاکنون بسیاری از پژوهشگران مدل های مختلفی را برای تجزیه و تحلیل تقاضا برای صنعت بیمه عمر که تماما ناشی از عدم قطعیت در این صنعت میباشد انجام داده اند .وهدف از آن پیدا کردن شرایطی است که تحت آن شرایط انتخاب یا کنار گذاشتن یک بیمه گزار به نفع و یا زیان شرکت بیمه ...

15 صفحه اول

Input variable selection using independent component analysis

The problem of input variable selection is well known in the task of modeling real world data. In this paper, we propose a novel model-free algorithm for input variable selection using independent component analysis and higher order cross statistics. Experimental results are given which indicate that the method is capable of giving reliable performance and that it outperforms other approaches w...

متن کامل

Sparse Principal Component Analysis Incorporating Stability Selection

Principal component analysis (PCA) is a popular dimension reduction method that approximates a numerical data matrix by seeking principal components (PC), i.e. linear combinations of variables that captures maximal variance. Since each PC is a linear combination of all variables of a data set, interpretation of the PCs can be difficult, especially in high-dimensional data. In order to find ’spa...

متن کامل

Hyperparameter Selection in Kernel Principal Component Analysis

In kernel methods, choosing a suitable kernel is indispensable for favorable results. No well-founded methods, however, have been established in general for unsupervised learning. We focus on kernel Principal Component Analysis (kernel PCA), which is a nonlinear extension of principal component analysis and has been used electively for extracting nonlinear features and reducing dimensionality. ...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Genetical Research

سال: 1981

ISSN: 0016-6723,1469-5073

DOI: 10.1017/s0016672300020279