Oba、Shigeyuki；佐藤，Masa aki；一郎竹马；森本·蒙登；松原，Ken-ichi；Shin石井 使用混合PCA进行缺失值估计。 （英语） Zbl 1013.68788号 Dorronsoro，JoséR.（编辑），人工神经网络-ICANN 2002。第十二届国际会议，西班牙马德里，2002年8月28日至30日。诉讼程序。柏林：斯普林格。莱克特。票据计算。科学。2415, 492-497 (2002). 摘要：我们将混合主成分分析（MPCA）应用于缺失值估计问题。提出了一种具有缺失值的MPCA变分贝叶斯（VB）方法。缺失值被视为隐藏变量，并且它们的估计与参数估计同时进行。通过使用人工数据，发现VB方法优于最大似然法。我们还将我们的方法应用于DNA微阵列数据，其性能优于传统的最近邻法。关于整个系列，请参见[Zbl 1008.68683号]. 引用于1文件 MSC公司： 68单位99 计算方法和应用 68T05型 人工智能中的学习和自适应系统 92秒20 生物研究、人工生命和相关主题中的神经网络 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{S.Oba}等人，Lect。票据计算。科学。2415492-497（2002年；Zbl 1013.68788） 全文： 链接