基于符号主成分分析的区间数据信息提取 作者 M.R.Oliveira先生 葡萄牙里斯本大学CEMAT和高等教育学院 维莱拉先生 葡萄牙里斯本大学CEMAT和高等教育学院 A.帕切科 葡萄牙里斯本大学CEMAT和高等教育学院 鲁伊·瓦拉达斯 葡萄牙里斯本大学高等技术学院 保罗·萨尔瓦多 信息技术与葡萄牙阿韦罗大学 内政部： https://doi.org/10.17713/ajs.v46i3-4.673 摘要我们引入了随机区间值变量的符号方差和协方差的一般定义，从而对四种已知的符号主成分估计方法：CPCA、VPCA、CIPCA和SymCovPCA进行了统一和深入的解释。此外，我们建议使用符号主成分的截断版本，即使用原始符号变量的严格子集，作为改进符号主成分解释的一种方法。此外，通过对真实数据集的分析，可以对互联网流量应用程序进行有意义的描述，同时突出本文所考虑的符号主成分估计方法之间的相似性。 工具书类 Bertrand P，Goupil F（2000年）。符号数据的描述性统计。HH Bock，E Diday（编辑），《符号数据分析，分类研究，数据分析和知识》 组织，第106-124页。施普林格-柏林-海德堡。 Billard L（2008）。复杂定量数据的样本协方差函数。《世界机构间常委会会议记录》，日本横滨，第157-163页。 Billard L，Diday E（2003）。从数据统计到知识统计：符号数据分析。美国统计协会杂志，98，470-487。 Billard L，Diday E（2006）。符号数据分析：概念统计和数据挖掘。约翰·威利父子公司。 Cadima JFCL，Jolliffe IT（2001）。变量选择和主要子空间的解释。《农业、生物和环境统计杂志》，6（1），62-79。 Cazes P、Chouakria A、Diday E、Schektman Y（1997）。《主要成分分析》扩展版。《应用统计评论》，45（3），5-24。 Chouakria A（1998）。类型间隔因子分析方法扩展。巴黎多芬大学博士论文。 De Carvalho FdA、Brito P、Bock HH（2006年）。基于L2距离的区间数据动态聚类。计算统计学，21（2），231-250。 Diday E（1987）。聚类中的符号方法及相关数据分析方法。德国亚琛IFCS第一届会议记录。H.Bock主编，北荷兰人。 Le-Rademacher J，Billard L（2012）。区间值数据的符号协方差主成分分析与可视化。计算与图形统计，21（2），413-432。 帕斯科尔C（2014）。对电信中变量选择和稳健异常检测的贡献。葡萄牙里斯本大学高等教育学院博士论文。 Pascoal C、Oliveira M、Valadas R、Filzmoser P、Salvador P、Pacheco A（2012年）。鲁棒特征选择和鲁棒PCA在互联网流量异常检测中的应用。INFOCOM，2012年IEEE会议记录，第1755-1763页。ISSN 0743-166X。 Vilela M（2015）。区间数据的经典稳健符号主成分分析。葡萄牙里斯本大学高等教育学院硕士论文。 王浩、关锐、吴杰（2012）。CIPCA：基于完整信息的区间值数据主成分分析。神经计算，86，158-169。 下载 PDF格式 出版 2017-04-12 如何引用 Oliveira，M.R.、Viela，M.、Pacheco，A.、Valadas，R.和Salvador，P.（2017）。使用符号主成分分析从区间数据中提取信息。奥地利统计杂志,46(3-4), 79–87. https://doi.org/10.17713/ajs.v46i3-4.673 更多引文格式 ACM公司 ACS公司 亚太地区 荷兰国家银行 芝加哥 哈佛 电气与电子工程师协会 MLA公司 图拉宾语 温哥华 下载引文 尾注/Zotero/Mendeley（RIS） BibTeX公司 问题 第46卷第3-4期（2017）：2016年CDMA会议专刊 章节 专题CDAM会议 许可证 《奥地利统计杂志》根据知识共享署名（CC BY）许可. The 知识共享署名许可证（CC-BY）允许用户复制、分发和传播文章，修改文章并将文章用于商业用途。CC BY许可证允许对开放存取文章进行商业和非商业重用，只要作者的身份正确。 《奥地利统计杂志》发表的任何研究文章的版权归作者所有。作者授予《奥地利统计杂志》出版这篇文章的许可证，并表明自己是原始出版商。作者还授予任何第三方自由使用文章的权利，只要文章的原始作者、引文细节和出版商都已确定。 手稿应未出版，不得考虑在其他地方出版。通过提交文章，作者证明文章是他们的原创作品，他们有权提交文章以供出版，并且可以授予上述许可。