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Multidimensional Scaling using Neurofuzzy System and Multivariate Analyses

机译:使用Neurofuzzy系统进行多维缩放和多元分析

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摘要

Multidimensional scaling is one of the important techniques for a big data management. In this paper, various statistical analyses are compared to find the best-fitting method for a representation of a higher dimensional data using the reduced or smaller dimensional data using various multivariate analyses with maximum likelihood estimation through the neurofuzzy systems, which estimate the predicted output values. In addition, the estimated results are examined to find the best fitting technique through the comparison of the various statistical criteria.
机译:多维缩放是大数据管理的重要技术之一。在本文中,对各种统计分析进行了比较,以找到通过缩小或较小尺寸的数据使用高维数据表示的最佳拟合方法,该方法使用各种多变量分析,并通过神经模糊系统进行最大似然估计,从而估计了预测的输出值。此外,通过比较各种统计标准来检查估计结果,以找到最佳拟合技术。

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