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Cluster Computing

Erschienen in:

29.01.2018

Method and application of data defect analysis based on linear discriminant regression of far subspace

verfasst von: Wendai Lv

Erschienen in: Cluster Computing | Sonderheft 2/2019

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In order to improve effectiveness of analysis algorithm for internal control deficiency in familiar listed companies, an analysis method of internal control deficiency in familiar listed companies based on linear discriminant regression of far subspace was proposed. Firstly, influencing effect model of internal control deficiency disclosure on corporate executive compensation level and compensation-performance sensitivity was built and analyzed; secondly, closest subspace classifier was used to measure the relationship between internal control deficiency of familiar listed companies and single class based on linear discriminant regression, and algorithm development based on farthest distance between source vector and projection vector was implemented; finally, effectiveness of proposed methods was verified by empirical analysis.

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Titel: Method and application of data defect analysis based on linear discriminant regression of far subspace
verfasst von: Wendai Lv
Publikationsdatum: 29.01.2018
Verlag: Springer US
Erschienen in: Cluster Computing / Ausgabe Sonderheft 2/2019
Print ISSN: 1386-7857
Elektronische ISSN: 1573-7543
DOI: https://doi.org/10.1007/s10586-018-1861-4

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