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PCA model building with missing data: New proposals and a comparative study

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PCA model building with missing data: New proposals and a comparative study

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Folch-Fortuny, A.; Arteaga Moreno, FJ.; Ferrer Riquelme, AJ. (2015). PCA model building with missing data: New proposals and a comparative study. Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. 146:77-88. doi:10.1016/j.chemolab.2015.05.006.

Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: http://hdl.handle.net/10251/64900

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Metadatos del ítem

Título: PCA model building with missing data: New proposals and a comparative study
Autor:
Entidad UPV: Universitat Politècnica de València. Departamento de Estadística e Investigación Operativa Aplicadas y Calidad - Departament d'Estadística i Investigació Operativa Aplicades i Qualitat
Fecha difusión:
Resumen:
[EN] This paper introduces new methods for building principal component analysis (PCA) models with missing data: projection to the model plane (PMP), known data regression (KDR), KDR with principal component regression ...[+]
Palabras clave: Missing data , PCA model building , PCA model exploitation
Derechos de uso: Reserva de todos los derechos
Fuente:
Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems. (issn: 0169-7439 ) (eissn: 1873-3239 )
DOI: 10.1016/j.chemolab.2015.05.006
Editorial:
Elsevier
Versión del editor: https://dx.doi.org/10.1016/j.chemolab.2015.05.006
Patrocinador:
Spanish Ministry of Science and Innovation
FEDER funds from the European Union DPI2011-28112-C04-02
Spanish Ministry of Economy and Competitiveness ECO2013-43353-R
Tipo: Artículo

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