主成分分析における回帰代替による変数選択方法

主成分分析は次元縮小を通してp(≥3)個の変数の連続型データを視覚化する技法である.その結果,n個の個体はk(=1,2,3,…)次元の主成分得点と表現される.本研究の目的はp個の全ての変数から生成されたk 次元の個体プロットを最もよく説明できる一部のq(≤P)個の変数を探し出す方法を開発することにある.または,変数選択のために主成分得点に対する回帰適合と代替技法を活用したアルゴリズムを提案する....

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Bibliographic Details
Published in計算機統計学 Vol. 20; no. 1-2; pp. 49 - 58
Main Authors 崔, 承培, 丁, 恩亞, 許, 明會
Format Journal Article
LanguageJapanese
Published 日本計算機統計学会 2008
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ISSN0914-8930
2189-9789
DOI10.20551/jscswabun.20.1-2_49

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Summary:主成分分析は次元縮小を通してp(≥3)個の変数の連続型データを視覚化する技法である.その結果,n個の個体はk(=1,2,3,…)次元の主成分得点と表現される.本研究の目的はp個の全ての変数から生成されたk 次元の個体プロットを最もよく説明できる一部のq(≤P)個の変数を探し出す方法を開発することにある.または,変数選択のために主成分得点に対する回帰適合と代替技法を活用したアルゴリズムを提案する.
ISSN:0914-8930
2189-9789
DOI:10.20551/jscswabun.20.1-2_49