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A study of the optimality of PCA under spectral sparsification

dc.contributor.authorMercado, Sergio
dc.contributor.authorVillagra, Marcos 
dc.contributor.otherUniversidad Nacional de Asunción - Facultad Politécnicaes
dc.date.accessioned2022-04-27T20:18:47Z
dc.date.available2022-04-27T20:18:47Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.14066/3730
dc.description.abstractPrincipal component analisys (PCA) is a data analysis technique for mapping points in Rn to a two or three dimensional space. This dimensionality reduction preserves the natural grouping of points and information of data.es
dc.description.sponsorshipCONACYT – Consejo Nacional de Ciencia y Tecnologíaes
dc.language.isoenges
dc.subject.classification4 Transporte, telecomunicaciones y otras infraestructurases
dc.subject.otherMATEMATICASes
dc.subject.otherCOMPUTACIONes
dc.titleA study of the optimality of PCA under spectral sparsificationes
dc.typeconference paperes
dc.conference.date2018-09
dc.conference.placeSão Paulo, BRes
dc.conference.titleXXXIX Congreso Nacional de Matematica Aplicaday Computacional (CNMAC)es
dc.description.fundingtextPROCIENCIAes
dc.relation.projectCONACYTPINV15-208es
dc.rights.accessRightsopen accesses
dc.subject.ocdeINFORMATICAes


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  • Artículos científicos
    La colección comprende artículos científicos, revisiones y artículos de conferencia que son resultados de actividades científicas y de innovación financiadas por los programas PROCIENCIA y PROINNOVA.

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