Dimensionality reduction when data are density functions
Visualitza/Obre
Dimensionality_reduction.pdf (6,973Mb) (Accés restringit)
Sol·licita una còpia a l'autor
Què és aquest botó?
Aquest botó permet demanar una còpia d'un document restringit a l'autor. Es mostra quan:
- Disposem del correu electrònic de l'autor
- El document té una mida inferior a 20 Mb
- Es tracta d'un document d'accés restringit per decisió de l'autor o d'un document d'accés restringit per política de l'editorial
Cita com:
hdl:2117/9211
Tipus de documentArticle
Data publicació2011-01-01
Condicions d'accésAccés restringit per política de l'editorial
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
Functional Data Analysis deals with samples where a whole function is observed for each
individual. A relevant case of FDA is when the observed functions are density functions.
Among the particular characteristics of density functions, the most of the fact that they are an example of infinite dimensional compositional data (parts of some whole which
only carry relative information) is made. Several dimensionality reduction methods for
this particular type of data are compared: functional principal components analysis with or without a previous data transformation, and multidimensional scaling for different interdensity distances, one of them taking into account the compositional nature of density functions. The emphasis is on the steps previous and posterior to the application of a particular dimensionality reduction method: care must be taken in choosing the right density function transformation and/or the appropriate distance between densities before performing
dimensionality reduction; subsequently the graphical representation of dimensionality
reduction results must take into account that the observed objects are density
functions. The different methods are applied1 to artificial and real data (population pyramids for 223 countries in year 2000). As a global conclusion, the use of multidimensional scaling based on compositional distance is recommended.
CitacióDelicado, P. Dimensionality reduction when data are density functions. "Computational statistics and data analysis", 01 Gener 2011, vol. 55, núm. 1, p. 401-420.
ISSN0167-9473
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Dimensionality_reduction.pdf | 6,973Mb | Accés restringit |