A symbolic data approach for missing values treatment in principal component analysis
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There are two ways in order to completely perform a Principal Component Analysis over a data table
with missing values: somehow imputating values to the missing data or excluding some part of
the original sample from the analysis. Both these solutions can be rather costly, expecially with datasets
having an appreciable number of missing values, but only one or at most two missing on any
particular observational unit. An alternative proposal is formulated in this paper using the concept
of Symbolic Data.
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