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논문 기본 정보

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저널정보
한국데이터정보과학회 한국데이터정보과학회지 한국데이터정보과학회지 제5권 제1호
발행연도
1994.6
수록면
1 - 10 (10page)

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Projection pursuit(PP) is a computer-intensive method which seeks out interesting linear projections of multivariate data onto a lower dimension space by machine. By working with lower dimensional projections, projection pursuit avoids the sparseness of high dimensional data. We show through simulation that two projection pursuit discriminant methods proposed by Chen(1989) and Huber(1985) do not improve very much the error rate than the existing methods and compare several classification procedures.

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