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斯特凡·德雷

关于主成分的数量：基于矩阵之间相似性度量的维度测试。 （英语） Zbl 1452.62409号

计算。统计数据分析。 52，第4期，2228-2237（2008）.
摘要：主成分分析（PCA）中的一个重要问题是估计要保留的正确成分数量。PCA最常用于将一组观测变量简化为一组新的低维变量。这个维度的选择是解释结果或后续分析的关键步骤，因为它可能导致信息丢失（低估）或引入随机噪声（高估）。提出了一种新的PCA维数评估方法。它们基于相似性度量、奇异值分解和置换过程。进行了仿真研究，以评估所提方法的相对优点。结果表明，一种基于RV系数的方法非常准确，似乎比其他现有方法更有效。

引用于14文件

MSC公司：

62H25个 因子分析和主成分；对应分析
62-08 统计问题的计算方法

关键词：

共同惯性准则；置换过程；RV系数；奇异值分解；模拟研究；停止规则

软件：

ade4（ade4）
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{S.Dray}，计算。统计数据分析。52，第4号，2228--2237（2008；Zbl 1452.62409）
全文： DOI程序

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