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伊恩·乔利夫

通过主成分分析进行50年的个人时间旅行。 （英语） Zbl 1493.62373号

《多元分析杂志》。 188，文章ID 104820，第7页（2022）。
摘要：主成分分析（PCA）是应用最广泛的多元技术之一。50多年前，我第一次遇到PCA，多年来，它在我的职业生涯中发挥了重要作用。我被说服了，讲述我在PCA度过的50年历程将是一个合适的话题，可以纳入JMVA周年纪念版，这就是结果。

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MSC公司：

62H25个 因子分析和主要成分；对应分析
62小时99 多元分析

关键词：

主成分分析
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\textit{I.Jolliffe}，J.多元分析。188，文章ID 104820，7 p.（2022；Zbl 1493.62373）
全文： 内政部

参考文献：

[1] N.Al-Kandari，《主成分分析中的变量选择和解释》（博士论文），阿伯丁大学，1998年，未出版。
[2] Al-Kandari，N。；Jolliffe，I.T.，协方差主成分的变量选择和解释，Comm.Statist。模拟计算。，30, 339-354 (2001) ·Zbl 1008.62613号
[3] Al-Kandari，N。；Jolliffe，I.T.，相关主成分中的变量选择和解释，环境计量学，16，659-672（2005）
[4] Anderson，T.W.，主成分分析的渐近理论，《数学年鉴》。Stat.，34，122-148（1963）·Zbl 0202.49504号
[5] Beale，E.M.L。；Kendall，M.G。；Mann，D.W.，《多元分析中变量的丢弃》，Biometrika，54，357-366（1967）
[6] J.Benasseni，《主成分分析对数据扰动的敏感性》，载于：第五届国际研讨会：数据分析与信息学Tome，1987年第1卷，第249-256页。
[7] Benasseni，J.，主成分跨越的子空间的敏感系数，Commun。统计-理论方法，192021-2034（1990）
[8] 比洛多，M。；Duchesne，P.，《多元家族相关矩阵的主成分分析》，《多元分析杂志》。，82457-470（2002年）·Zbl 1098.62539号
[9] Boente，G.，稳健主成分的渐近理论，J.多元分析。，21, 67-78 (1987) ·Zbl 0612.62084号
[10] Bongiorno，E.G。；Goia，A.，《通过洛伦茨曲线的函数主成分分析描述收入人群的集中度》，《多元分析杂志》。，170, 10-24 (2019) ·Zbl 1416.62321号
[11] A.Boudou。；Dauxois，J.，局部紧阿贝尔群上平稳随机函数的主成分分析，J.多元分析。，51, 1-16 (1994) ·Zbl 0807.62048号
[12] Bru，M.-F.，扰动主成分的扩散，《多元分析杂志》。，29, 127-136 (1989) ·兹比尔0687.62048
[13] J.F.C.L Cadima，描述性主成分分析专题（博士论文），坎特伯雷肯特大学，1992年，未出版。
[14] Cadima，J.F.C.L。；Jolliffe，I.T.，《主成分解释中的荷载和相关性》，J.Appl。统计，22，203-214（1995）
[15] Cadima，J.F.C.L。；Jolliffe，I.T.，尺寸和形状相关主成分分析，生物统计学，52，710-716（1996）·兹伯利0875.62249
[16] Cadima，J.F.C.L。；Jolliffe，I.T.，变量选择和主子空间的解释，J.Agric。生物与环境。《统计》，第6卷，第62-79页（2001年）
[17] Cadima，J.F.C.L。；Jolliffe，I.T.，《关于无中心主成分分析和以列为中心的主成分分析之间的关系》，Pak。J.统计。，25, 473-503 (2009) ·Zbl 1509.62265号
[18] P.Calder，多元分析中的影响函数（博士论文），坎特伯雷肯特大学，1986年，未出版。
[19] Craddock，J.M.，主成分分析的气象应用，统计学家，15143-156（1965）
[20] Critchley，F.，《主成分分析中的影响》，Biometrika，72，627-636（1985）·Zbl 0608.62068号
[21] Dauxois，J。；Pousse，A。；Romain，Y.，向量随机函数主成分分析的渐近理论：统计推断的一些应用，《多元分析杂志》。，12, 136-154 (1982) ·Zbl 0539.62064号
[22] Dumbgen，L.，主要成分的似然比，J.多元分析。，52, 245-258 (1995) ·Zbl 0813.62052号
[23] El Faouzi，东北部。；Sarda，P.，可加主成分样条估计的收敛速度，J.多元分析。，68, 120-137 (1999) ·Zbl 0927.62061号
[24] 方，K。；范，X。；张，Q。；马，S.，稀疏主成分综合分析，J.多元分析。，166, 1-16 (2018) ·Zbl 1499.62198号
[25] Girshick，M.A.，主要部件，J.Amer。统计师。协会，31519-528（1936）
[26] Girshick，M.A.，《关于行列式方程根的抽样理论》，《数学年鉴》。统计，10203-224（1939）·兹比尔0023.24503
[27] Gower，J.C.，多元分析中使用的潜在根和向量方法的一些距离特性，生物特征，53325-338（1966）·Zbl 0192.26003号
[28] 顾，H。；Fung，W.K.，《共同主成分分析中的影响诊断》，《多元分析杂志》。，79, 275-294 (2001) ·Zbl 0986.62045号
[29] Hannachi，A。；麻省理工学院Jolliffe。；斯蒂芬森博士。；Trendafilov，N.，《寻找气候中的简单结构：简化EOF》，国际气候杂志。，26, 7-28 (2006)
[30] Hotelling，H.，《将复杂统计变量分析为主成分》，J.Educ。心理医生。，24 (1933), 417-441, 498-520
[31] Hotelling，H.，《主成分的简化计算》，《心理测量学》，1，27-35（1936）
[32] Jackson，J.E.，《主要组件用户指南》（1991），威利：威利纽约·Zbl 0743.62047号
[33] Jeffers，J.N.R.，《主成分分析应用中的两个案例研究》，Appl。统计人员。，16, 225-236 (1967)
[34] Jolliffe，I.T.，《主成分分析中丢弃变量I：人工数据》，应用。统计人员。，21, 160-173 (1972)
[35] Jolliffe，I.T.，《在主成分分析中丢弃变量II：实际数据》，Appl。统计人员。，22, 21-31 (1973)
[36] Jolliffe，I.T.，关于回归中主成分使用的注释，Appl。统计人员。，31, 300-303 (1982)
[37] Jolliffe，I.T.，主成分分析（1986），施普林格：施普林格纽约·Zbl 1011.62064号
[38] Jolliffe，I.T.，《主成分旋转：一些评论》，J.Climatol。，7, 507-510 (1987)
[39] Jolliffe，I.T.，未定义主成分的旋转，应用。统计人员。，38, 139-147 (1989)
[40] Jolliffe，I.T.，《主成分旋转：规范化约束的选择》，J.Appl。Stat.，22，29-35（1995）
[41] Jolliffe，I.T.，主成分分析（2002），Springer:Springer New York·Zbl 1011.62064号
[42] 麻省理工学院Jolliffe。；Cadima，J.，《主成分分析：综述和最新发展》，Phil.Trans。罗伊。Soc.A-数学。物理学。工程科学。，3742065，第20150202条pp.（2016）·Zbl 1353.62067号
[43] 麻省理工学院Jolliffe。；北特伦达菲洛夫。；Uddin，M.，基于LASSO，J.Compute的改进主成分技术。图表。统计人员。，12, 531-547 (2003)
[44] 麻省理工学院Jolliffe。；Uddin，M.，《简化组件技术——旋转主组件的替代方法》，J.Compute。图表。统计人员。，9689-710（2000年）
[45] 麻省理工学院Jolliffe。；乌丁，M。；Vines，K.，《简化EOF–旋转的三种选择》，Clim。决议，20，271-279（2002）
[46] 卡拉戈里迪斯，I。；van Aelst，S.，基于主成分的稳健函数回归，J.多元分析。，173, 393-415 (2019) ·Zbl 1422.62101号
[47] 卡米亚，H。；Eguchi，S.，一类稳健的主成分向量，J.多元分析。，77, 239-269 (2001) ·Zbl 1036.62051号
[48] Kim，D。；Wang，Y.，基于高维Itóprocess的稀疏主成分分析与测量误差，J.Multivariate Anal。，152, 172-189 (2016) ·Zbl 1350.60029号
[49] Krzanowski，W.J.，《使用主成分选择保持多元结构的变量》，Appl。统计人员。，36, 22-33 (1987)
[50] Lakraj，G.P。；Ruymgaart，F.，抽象希尔伯特空间中Silverman光滑函数主成分的一些渐近理论，J.多元分析。，155, 122-132 (2017) ·Zbl 1381.62147号
[51] 拉扎尔，D。；Lin，L.，《主要测地分析中的尺度和曲率效应》，《多元分析杂志》。，153, 64-82 (2017) ·兹比尔1351.60012
[52] 李毅。；黄，C。；Härdle，W.K.，《空间功能主成分分析及其在脑图像数据中的应用》，《多元分析杂志》。，170, 263-274 (2018) ·Zbl 1415.62117号
[53] Mann，M.E.，《曲棍球与气候战争》（2012），哥伦比亚大学出版社，Which city
[54] 曼恩，M.E。；布拉德利，R.S。；Hughes，M.K.，《过去六个世纪全球尺度温度模式和气候强迫》，《自然》，392，6678，779-787（1998），勘误表430（6995）（2004）105
[55] 麦金太尔，S。；McKitrick，R.，曲棍球，主要成分和虚假意义，地球物理学。Res.Lett.公司。，32，L03710（2005）
[56] 梅罗拉，G.M。；Chen，G.，投影稀疏主成分分析：一种有效的最小二乘法，J.多元分析。，173, 366-382 (2019) ·Zbl 1422.62212号
[57] Y·Nakayama。；Yata，K。；Aoshima，M.，在高维、低样本量设置下使用高斯核进行主成分分析聚类，《多元分析杂志》。，185，第104779条pp.（2021）·Zbl 1479.62044号
[58] Neuenschwander，B.E。；Flury，B.D.，相依随机向量的常见主成分，《多元分析杂志》。，75163-183（2000年）·Zbl 0961.62055号
[59] 奥坎纳，F.A。；阿奎莱拉，A.M。；Valderrama，M.J.，通过选择范数进行功能主成分分析，J.多元分析。，71, 262-276 (1999) ·Zbl 0944.62059号
[60] 包装，P。；麻省理工学院Jolliffe。；Morgan，B.J.T.，《主成分分析中的影响观察：案例研究》，J.Appl。统计，15，39-52（1988）
[61] Pearson，K.，《关于最接近空间点系的直线和平面》，Phil.Mag.，2，6，559-572（1901）
[62] Preisendorfer，R.W。；莫布里，C.D.，《气象学和海洋学中的主成分分析》（1988），爱思唯尔：爱思唯尔阿姆斯特丹
[63] 钱国强。；Gabor，G。；Gupta，R.P.，以复杂性最小平均差为准则的主成分选择，《多元分析杂志》。，49, 55-75 (1994) ·兹比尔0796.62052
[64] Rao，C.R.，应用研究中主成分分析的使用和解释，SankhyáA，26，329-358（1964）·Zbl 0137.37207号
[65] Richman，M.B.，《主成分旋转》，J.Climatol。，6, 293-335 (1986)
[66] Richman，M.B.，《主成分旋转：一个答复》，J.Climatol。，7, 511-520 (1987)
[67] Risbey，J.S。；Monselian，D.P。；黑色，A.S。；摩尔，T.S。；理查森，D。；Squire，D.T。；Tozer，C.R.，《使用原型和主成分识别长寿命南半球流体事件》，Mon。《天气评论》，1491987-2010（2021）
[68] Ruymgaart，F.H.，《鲁棒主成分分析》，J.Multivariate Anal。，11, 485-497 (1981) ·Zbl 0539.62063号
[69] Schneeweiss，H。；Mathes，H.，因子分析和主成分，J.多元分析。，55, 105-124 (1995) ·Zbl 0845.62044号
[70] 宋，J。；Li，B.，功能数据的非线性和加性主成分分析，J.多元分析。，181，第104675条，第（2021）页·Zbl 1461.62241号
[71] Tanaka，Y.，主成分分析中的敏感性分析：对主成分跨越的子空间的影响，Commun。统计-理论方法，17，3157-3175（1988）·Zbl 0696.62251号
[72] Y.Tanaka，T.Tarumi，《多元方法中敏感性分析的数值研究》，载于：第五届国际研讨会：数据分析与信息学Tome，1987年第1卷，第237-247页。
[73] ter Braak，C.J.F.，主要成分双区和α-和β-多样性，生态学，64，454-462（1983）
[74] Tibshirani，R.J.，《通过Lasso，J.Roy进行回归收缩和选择》。统计师。Soc.B，58，267-288（1996）·Zbl 0850.62538号
[75] 新墨西哥州特伦达菲洛夫。；Jolliffe，I.T.，SCoTLASS数值解的投影梯度法，计算。统计师。数据分析。，50, 242-253 (2006) ·Zbl 1429.62228号
[76] M.Uddin，简化主成分结果的解释（博士论文），阿伯丁大学，1999年，未出版。
[77] Vines，S.K.，简单主要成分，应用。统计人员。，49, 441-451 (2000) ·Zbl 0965.62052号
[78] Waternaux，C.M.，非正态情况下的主成分：Q根相等性检验，J.Multivariate Anal。，14, 323-335 (1984) ·Zbl 0538.62042号
[79] 邹，H。；哈斯蒂，T。；Tibshirani，R.J.，稀疏主成分分析，J.Compute。图表。统计人员。，15, 265-286 (2006)
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