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高平阿达奇

单位长度变量向量双时隙标准化数据的约束主成分分析。 （英语） Zbl 1284.62349号

高级数据分析。分类。，ADAC公司 5，第1期，23-36（2011）.
摘要：对象变量数据矩阵的主成分分析（PCA）用于获得低维双位配置，其中数据由对象和变量对应的向量的内积近似。Borg和Groenen提出了另一个双点编程程序，该程序使用一种技术，通过对象向量在可变向量上的投影来近似数据。该技术被表述为将PCA中的变量向量约束为单位长度，可以称为单位长度向量分析（UVA）。然而，UVA的算法尚未开发出来。在本文中，我们提出了这样一种算法，讨论了UVA解的性质，并证明了UVA在变量间方差齐次的标准化数据中的优势。基于UVA的Biplot的优点是，对象向量到变量向量的投影以简单的方式表示数据的近似值，而在基于PCA的biplots中，为了可视化近似值，我们不仅必须考虑投影，还必须考虑变量向量的长度。

引用于2文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
91C15号机组 社会和行为科学中的单维和多维尺度

关键词：

双时隙;单位长度向量分析;主成分分析;内积;投影
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{K.Adachi}，高级数据分析。分类。，ADAC 5，第1号，23-36（2011；Zbl 1284.62349）
全文： DOI程序

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