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논문 기본 정보

자료유형
학술저널
저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제13권 제5호
발행연도
2011.1
수록면
2,219 - 2,226 (8page)

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In principal component analysis (PCA), an important problem is the estimation of the number of components. The choice of principal components is a important step for the interpretation of results. It may lead to underestimation or overestimation of the results. New methods have been proposed to evaluate the dimension in principal component analysis. These are based on similarity measures of data matrix and permutation procedures. In this study, we propose a new method using modified RV-coefficient. We show a simulation study results to evaluate the relative performance of the proposed methods. Results showed that one method based on the modified RV-coefficient is very accurate and seems to be more efficient than other existing approaches.
#RV-coefficient #principal component #permutation test.

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참고문헌 (13)

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Dray,S / 2008 / On the number of principal components: A test of dimensionality based on measurements of similarity between matrices / Computational Statistics and Data Analy google schola Escoufier,Y / 1973 / Le traitement des variables vectorielles / Biometrics 29 : 750 ~ 760 google schola Gower,J / 1971 / Mathematics in the Archaeological and Historical Sciences / Edinburgh University Press google schola Jolliffe,I / 2002 / Principal Component Analysis / Springer google schola Kazi-Aoual, F. / 1995 / Refined approximations to permutation tests for multivariate inference / Computational Statistics and Data Analysis 20 : 643 ~ 656 google schola

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