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The advantage of using SAS PROC KPCA is that you can preprocess your data so that you can classify groups with nonlinear classification boundaries.
SAS® Fast-KPCA implementation bypasses the limitations of exact KPCA methods. SAS® internally uses k-means to find a representative sample of a subset of points. This row reduction method has the advantage that c centroids are chosen to minimize the variation of points nearest to each centroid and maximize the variation to the other cluster centroids. In some cases, the downstream effect of using k-means on computing the SVD increases numerical stability and improves clustering, discrimination, and classification.
Mesmo com a tecnologia disponível atualmente, é muito difícil prever quando, onde e como podem ocorrer danos causados pelo clima. Custos com inundações devem crescer exponencialmente nos próximos 20 anos e a crise climática é uma ameaça constante. Infelizmente, desastres naturais nunca deixarão de existir, mas podemos fazer nosso melhor
