摘要

总结

在探索性数据分析中,投影寻踪方法探索高维数据的“非线性”结构。进行显著性测试有助于我们判断表面结构是真实的还是仅仅是噪声的影响。蒙特卡罗方法可能有助于实现这一点,但不幸的是,在这种情况下,它们的计算成本很高。在本文中,在一个合适的零假设下,我们导出了P(P)与弗里德曼投影寻踪指数相关的值(弗里德曼,1987)。将蒙特卡罗模拟结果与我们的分析结果进行了比较。讨论了一些实际方面。

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