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Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data

Mirosław Krzyśko et al · Lodz University Press · 2018

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Autore / responsabile
Mirosław Krzyśko et al
Editore
Lodz University Press
Anno
2018
ISSN
0208-6018
ISSN
0208-6018
Lingua
Inglés

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Schölkopf, Smola and Müller (1998) have proposed a nonlinear principal component analysis (NPCA) for fixed vector data. In this paper, we propose an extension of the aforementioned analysis to temporal‑spatial data and weighted temporal‑spatial data. To illustrate the proposed theory, data describing the condition of state of higher education in 16 Polish voivodships in the years 2002–2016 are used.

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APA 7

al, M. K. E. (2018). Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data. https://doi.org/10.18778/0208-6018.337.11

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al, Mirosław Krzyśko et. "Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data." 2018. https://doi.org/10.18778/0208-6018.337.11.

Chicago

al, Mirosław Krzyśko et. 2018. "Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data.". https://doi.org/10.18778/0208-6018.337.11.

Harvard

al, M. K. E. 2018, Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data, Lodz University Press, available at: https://doi.org/10.18778/0208-6018.337.11 [Accessed 8 Aug. 2026].

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Titolo
Nonlinear Principal Component Analysis for Geographically Weighted Temporal‑spatial Data
Autore / collaboratori
Mirosław Krzyśko et al
Editore
Lodz University Press
Anno di pubblicazione
2018
ISSN
0208-6018
ISSN
0208-6018
Lingua
Inglés

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