Huidige Locatie: Home -  Longchamp Bijenkorf te overwegen Dit document geeft een

Longchamp Bijenkorf te overwegen Dit document geeft een

Longchamp Bijenkorf

Principal component analyse (PCA) is een algemeen aanvaarde multivariate data-analyse techniek, met interpretatie wordt vastgesteld op basis van zowel klassieke lineaire projectie en een kansmodel (dwz u0026 nbsp; probabilistische PCA (PPCA)). Onlangs robuuste PPCA modellen, met behulp van de multivariate tt-distributie, zijn voorgesteld om de situatie waarin er kunnen uitschieters in de dataset te overwegen. Dit document geeft een overzicht van de robuuste PPCA techniek, en verder wordt ingegaan op de kwestie van de ontbrekende gegevens. Een verwachting-maximalisatie (EM) algoritme wordt gepresenteerd voor de maximum likelihood schatting van de modelparameters in aanwezigheid van ontbrekende gegevens. Bij toepassing van robuuste PPCA voor uitbijter detectie wordt een bijdrage analysemethode voorgesteld bepalen welke variabelen het meest bijdragen aan het Longchamps Aalst ontstaan ​​van uitbijters, waardevolle informatie over de herkomst van perifere gegevens. De voorgestelde techniek wordt gedemonstreerd op numerieke voorbeelden, en de applicatie is Longchamp Bijenkorf voor uitschieters detectie en diagnose in een industriële fermentatieproces.
0 Reacties


Spreek uw mening
Recente Reacties