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Principal component analysis

2010· review· en· 10 417 citations· W2128728535 sur OpenAlex· 10.1002/wics.101

Pourquoi ce travail est-il dans la base ?

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

Affiliation canadienneUne personne signataire a déclaré un établissement canadien. C'est la seule voie dont dispose la base habituelle.

Résumé

Abstract Principal component analysis (PCA) is a multivariate technique that analyzes a data table in which observations are described by several inter‐correlated quantitative dependent variables. Its goal is to extract the important information from the table, to represent it as a set of new orthogonal variables called principal components, and to display the pattern of similarity of the observations and of the variables as points in maps. The quality of the PCA model can be evaluated using cross‐validation techniques such as the bootstrap and the jackknife. PCA can be generalized as correspondence analysis (CA) in order to handle qualitative variables and as multiple factor analysis (MFA) in order to handle heterogeneous sets of variables. Mathematically, PCA depends upon the eigen‐decomposition of positive semi‐definite matrices and upon the singular value decomposition (SVD) of rectangular matrices. Copyright © 2010 John Wiley & Sons, Inc. This article is categorized under: Statistical and Graphical Methods of Data Analysis > Multivariate Analysis Statistical and Graphical Methods of Data Analysis > Dimension Reduction

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La notice

Revue
Wiley Interdisciplinary Reviews Computational Statistics
Thématique
Sensory Analysis and Statistical Methods
Domaine
Agricultural and Biological Sciences
Établissements canadiens
The Scarborough HospitalUniversity of Toronto
Organismes subventionnaires
Mots-clés
Principal component analysisSingular value decompositionCorrespondence analysisDimensionality reductionJackknife resamplingMultiple correspondence analysisMathematicsMultivariate statisticsDimension (graph theory)Sparse PCATable (database)Similarity (geometry)Data setComputer scienceStatisticsPattern recognition (psychology)Data miningArtificial intelligenceAlgorithmCombinatorics
Résumé présent dans OpenAlex
oui