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Rankings and Preferences: New Results in Weighted Correlation and Weighted Principal Component Analysis with Applications
Springer-Verlag Berlin Heidelberg
Joaquim Pinto da Costa (auth.)
weighted
correlation
coefficient
pca
rank
ranks
analysis
values
weight
genes
rankings
importance
ranking
component
observations
dataset
gene
variables
function
spearman’s
usual
components
linear
method
datasets
microarray
outliers
algorithm
coefficients
distance
matrix
statistics
classification
variance
wpca1
methods
weights
corresponding
ties
measures
functions
introduced
appendix
pearson’s
chap
wpca2
exponential
obtained
clustering
larger
Ano:
2015
Idioma:
english
Arquivo:
PDF, 1.87 MB
As suas tags:
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/
0
english, 2015
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