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El trabajo propuesto se desarrolló para reducir el riesgo de la representación de datos de alta dimensionalidad en forma de representación de datos de baja dimensionalidad. La reducción de la dimensionalidad se consigue eligiendo las características correctas en las que se reducen las dimensiones, se construye un modelo correcto para lograr la elección correcta. Este informe presenta las prácticas de reducción de la dimensionalidad como el Análisis de Componentes Principales (PCA), Kernel PCA y Locally Linear Embedded (LLE).

Produktbeschreibung
El trabajo propuesto se desarrolló para reducir el riesgo de la representación de datos de alta dimensionalidad en forma de representación de datos de baja dimensionalidad. La reducción de la dimensionalidad se consigue eligiendo las características correctas en las que se reducen las dimensiones, se construye un modelo correcto para lograr la elección correcta. Este informe presenta las prácticas de reducción de la dimensionalidad como el Análisis de Componentes Principales (PCA), Kernel PCA y Locally Linear Embedded (LLE).
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Autorenporträt
C.Ganesh Babu- Trabaja como profesor y jefe del departamento de EIE en el Instituto de Tecnología de Bannari Amman, Recibió su grado de B.E (ECE) del Colegio de Tecnología PSG. y su grado de M.E (MOE) del Colegio de Ingeniería y Tecnología Allagapa Chettiar. Se le concedió el doctorado en I&C Engg de la Universidad Anna.