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변동계수행렬을 이용한 주성분분석Principal Component Analysis with Coefficient of Variation Matrix

Other Titles
Principal Component Analysis with Coefficient of Variation Matrix
Authors
김지현
Issue Date
Jun-2015
Publisher
한국통계학회
Keywords
principal components; correlation matrix; coefficient of variation; ratio scale; 주성분; 상관행렬; 변동계수; 비척도
Citation
응용통계연구, v.28, no.3, pp.385 - 392
Journal Title
응용통계연구
Volume
28
Number
3
Start Page
385
End Page
392
URI
http://scholarworks.bwise.kr/ssu/handle/2018.sw.ssu/9078
ISSN
1225-066X
Abstract
주성분분석은 차원축소를 위한 대표적 기법이다. 주성분분석에서 변수들이 측정단위가 다르거나 분산의 불균형이 심할 경우 흔히 변수를 표준화한 다음 분석할 것이 권장된다. 표준화 변환은 표준편차를 나누어주는 변환인데, 측정단위에 무관하게 만들기 위해서라면 평균을 나누어주는 변환도 고려해볼 수 있다. 표준화 변환을 한 다음 주성분분석하는 것은 상관행렬로 주성분분석하는 것과 같은데, 평균을 나누어주는 변환을 한 후 주성분분석하는 것은 변동계수와 관련된 행렬로 주성분분석하는 것과 같음을 보이고, 그렇게 변환을 한 다음 주성분분석을 실시하는 것이 왜 필요한가를 설명하였다.
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Kim, Ji Hyun
College of Natural Sciences (Department of Statistics and Actuarial Science)
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