Central axes and peripheral points in high dimensional directional datasets (Articolo in rivista)

Type
Label
  • Central axes and peripheral points in high dimensional directional datasets (Articolo in rivista) (literal)
Anno
  • 2015-01-01T00:00:00+01:00 (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#doi
  • 10.1007/s10589-014-9724-2 (literal)
Alternative label
  • Astorino A.; Gaudioso M.; Seeger A. (2015)
    Central axes and peripheral points in high dimensional directional datasets
    in Computational optimization and applications (Dordr., Online)
    (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#autori
  • Astorino A.; Gaudioso M.; Seeger A. (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#url
  • http://www.scopus.com/inward/record.url?eid=2-s2.0-84921441543&partnerID=q2rCbXpz (literal)
Rivista
Note
  • Scopu (literal)
Http://www.cnr.it/ontology/cnr/pubblicazioni.owl#affiliazioni
  • Istituto di Calcolo e Reti ad Alte Prestazioni C.N.R., c/o Dipartimento di Elettronica Informatica e Sistemistica, Università delle Calabria, Rende, 87036, Italy; Dipartimento di Elettronica Informatica e Sistemistica, Università delle Calabria, Rende, 87036, Italy; Department of Mathematics, University of Avignon, 33 rue Louis Pasteur, Avignon, 84000, France (literal)
Titolo
  • Central axes and peripheral points in high dimensional directional datasets (literal)
Abstract
  • We introduce a new notion of central axis for a finite set (Formula presented.) of vectors in (Formula presented.). In tandem, we discuss different ways of measuring the dispersion of the data points (Formula presented.)'s around the central axis. Finally, we explain how to detect numerically the most peripheral points of the given dataset. (literal)
Prodotto di
Autore CNR
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