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EnglishDiscriminant Partial Least Squares for Compositional data (DPLS-CO) was recently proposed by Gallo (2008). The aim of this paper is to show that DPLS-CO is a better dimensionality reduction technique than the LogContrats Principal Component Analysis (LCPCA) for dimensional reduction aimed at discrimination when a compositional training dataset is available.
| Titolo: | Discriminant Partial Least Square on Compositional Data: a Comparison with the Log-Contrast Principal Component Analysis |
| Autori: | |
| Data di pubblicazione: | 2008 |
| Abstract: | Discriminant Partial Least Squares for Compositional data (DPLS-CO) was recently proposed by Gallo (2008). The aim of this paper is to show that DPLS-CO is a better dimensionality reduction technique than the LogContrats Principal Component Analysis (LCPCA) for dimensional reduction aimed at discrimination when a compositional training dataset is available. |
| Handle: | http://hdl.handle.net/11574/36463 |
| ISBN: | 978-88-8305-060-2 |
| Appare nelle tipologie: | 4.1 Contributo in Atti di convegno |
File in questo prodotto:
| File | Descrizione | Tipologia | Licenza | |
|---|---|---|---|---|
| GALLO_2008_p45.pdf | Post-print | PUBBLICO - Pubblico senza Copyright | Open Access Visualizza/Apri |
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http://hdl.handle.net/11574/36463
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