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    주성분분석에서 회귀대체에 의한 변수선택방법

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    https://www.riss.kr/link?id=T11754289

    • 저자
    • 발행사항

      서울 : 고려대학교 대학원 , 2007

    • 학위논문사항
    • 발행연도

      2007

    • 작성언어

      한국어

    • 발행국(도시)

      서울

    • 형태사항

      25 p. : 삽도 ; 26 cm.

    • 일반주기명

      지도교수: 허명회
      단면인쇄임
      참고문헌 : p. 25

    • 소장기관
      • 고려대학교 도서관 소장기관정보
      • 고려대학교 세종학술정보원 소장기관정보

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    주성분 분석(principal component analysis)은 차원축소를 통해 p(≥3)변량의 연속형 자료를 시각화하는 기법이다. 그 결과로 n개 개체는 k(=2, 3, …)차원 주성분 점수로 표현된다. 이 연구의 목표는 p개 변수 모두로부터 생성된 k차원 개체 플롯을 충분히 근사적으로 표현해내는 일부 q(≤p)개 변수를 찾는 방법을 개발하는 데 있다.
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    주성분 분석(principal component analysis)은 차원축소를 통해 p(≥3)변량의 연속형 자료를 시각화하는 기법이다. 그 결과로 n개 개체는 k(=2, 3, …)차원 주성분 점수로 표현된다. 이 연구의 목표는 p...

    주성분 분석(principal component analysis)은 차원축소를 통해 p(≥3)변량의 연속형 자료를 시각화하는 기법이다. 그 결과로 n개 개체는 k(=2, 3, …)차원 주성분 점수로 표현된다. 이 연구의 목표는 p개 변수 모두로부터 생성된 k차원 개체 플롯을 충분히 근사적으로 표현해내는 일부 q(≤p)개 변수를 찾는 방법을 개발하는 데 있다.

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    목차 (Table of Contents)

    • 목 차
    • 1. 서론
    • 2. 주성분 점수의 회귀대체
    • 3. 변수선택방법
    • 4. 몬테칼로 준거
    • 목 차
    • 1. 서론
    • 2. 주성분 점수의 회귀대체
    • 3. 변수선택방법
    • 4. 몬테칼로 준거
    • 5. 사례 분석
    • 5.1 Alate adelges data 사례
    • 5.2 MDOC data 사례
    • 6. 맺음말
    • 참고문헌
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