Modern Dimension Reduction

Sprache: Englisch

Verlag: Cambridge University Press, GB, 2021

1108986897 / 9781108986892

Serie: Buch 10 von 16 - Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences

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Artikelbeschreibung des Verkäufers

Data are not only ubiquitous in society, but are increasingly complex both in size and dimensionality. Dimension reduction offers researchers and scholars the ability to make such complex, high dimensional data spaces simpler and more manageable. This Element offers readers a suite of modern unsupervised dimension reduction techniques along with hundreds of lines of R code, to efficiently represent the original high dimensional data space in a simplified, lower dimensional subspace. Launching from the earliest dimension reduction technique principal components analysis and using real social science data, I introduce and walk readers through application of the following techniques: locally linear embedding, t-distributed stochastic neighbor embedding (t-SNE), uniform manifold approximation and projection, self-organizing maps, and deep autoencoders. The result is a well-stocked toolbox of unsupervised algorithms for tackling the complexities of high dimensional data so common in modern society. All code is publicly accessible on Github.…

Bestandsnummer des Verkäufers LU-9781108986892

Titel
Modern Dimension Reduction
Autor
Philip D. Waggoner
Verlag
Cambridge University Press, GB
Erscheinungsjahr
2021
Zustand
New
Einband
Paperback
Sprache
Englisch
ISBN-10
1108986897
ISBN-13
9781108986892
Artikelgewicht
160 Gramm
Serie
Buch 10 von 16: Elements in Quantitative and Computational Methods for the Social Sciences

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