Linear approximation for multivariate categorical functional data analysis - Inria - Institut national de recherche en sciences et technologies du numérique Accéder directement au contenu
Communication Dans Un Congrès Année : 2023

Linear approximation for multivariate categorical functional data analysis

Cristian Preda
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 911328
MOdel for Data Analysis and Learning
Quentin Grimonprez
DiaGrams Technologies [Lille]

Résumé

Multivariate categorical data is considered for unsupervised learning. Linear approximation is proposed for principal components and optimal encoding functional. Simulation examples are presented through the cfda R package.

Domaines

Analyse de données, Statistiques et Probabilités [physics.data-an]
mcfda.pdf (1.38 Mo) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

CRISTIAN PREDA  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-04393621

Soumis le : dimanche 14 janvier 2024-22:15:57

Dernière modification le : samedi 27 avril 2024-03:12:53

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Dates et versions

hal-04393621 , version 1 (14-01-2024)

Identifiants

  • HAL Id : hal-04393621 , version 1

Citer

Cristian Preda, Quentin Grimonprez. Linear approximation for multivariate categorical functional data analysis. THE 24th CONFERENCE of the ROMANIAN SOCIETY of PROBABILITY and STATISTICS, Apr 2023, Bucharest, Romania. ⟨hal-04393621⟩

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