Principal component analysis: a natural approach to data exploration (2021)
- Authors:
- USP affiliated authors: AMANCIO, DIEGO RAPHAEL - ICMC ; COSTA, LUCIANO DA FONTOURA - IFSC ; GEWERS, FELIPE LUCAS - IF ; FERREIRA, GUSTAVO RODRIGUES - IME ; ARRUDA, HENRIQUE FERRAZ DE - IFSC
- Unidades: ICMC; IFSC; IF; IME
- DOI: 10.1145/3447755
- Subjects: APRENDIZADO COMPUTACIONAL; VISUALIZAÇÃO; COMPONENTES PRINCIPAIS; ANÁLISE DE COVARIÂNCIA; ANÁLISE DE CORRESPONDÊNCIA
- Keywords: Statistical methods; principal component analysis; dimensionality reduction; data visualization; covariance and correlation
- Agências de fomento:
- Language: Inglês
- Imprenta:
- Source:
- Título: ACM Computing Surveys
- ISSN: 0360-0300
- Volume/Número/Paginação/Ano: v. 54, n. 4, p. 70:1-70:34, May 2021
- Este periódico é de assinatura
- Este artigo é de acesso aberto
- URL de acesso aberto
- Cor do Acesso Aberto: green
-
ABNT
GEWERS, Felipe Lucas et al. Principal component analysis: a natural approach to data exploration. ACM Computing Surveys, v. 54, n. 4, p. 70:1-70:34, 2021Tradução . . Disponível em: https://doi.org/10.1145/3447755. Acesso em: 07 maio 2025. -
APA
Gewers, F. L., Ferreira, G. R., Arruda, H. F. de, Silva, F. N., Comin, C. H., Amancio, D. R., & Costa, L. da F. (2021). Principal component analysis: a natural approach to data exploration. ACM Computing Surveys, 54( 4), 70:1-70:34. doi:10.1145/3447755 -
NLM
Gewers FL, Ferreira GR, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Principal component analysis: a natural approach to data exploration [Internet]. ACM Computing Surveys. 2021 ; 54( 4): 70:1-70:34.[citado 2025 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3447755 -
Vancouver
Gewers FL, Ferreira GR, Arruda HF de, Silva FN, Comin CH, Amancio DR, Costa L da F. Principal component analysis: a natural approach to data exploration [Internet]. ACM Computing Surveys. 2021 ; 54( 4): 70:1-70:34.[citado 2025 maio 07 ] Available from: https://doi.org/10.1145/3447755 - Classification of abrupt changes along viewing profiles of scientific articles
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Informações sobre o DOI: 10.1145/3447755 (Fonte: oaDOI API)
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