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區(qū)間主成分分析方法的比較
簡述了區(qū)間數據主成分分析(PCA)的兩種主要方法--頂點法(V-PCA)和中點法(C-PCA),并對其進行了合理化改進.研究表明,兩種方法的協(xié)方差矩陣有極大的相似性.在研究區(qū)間數距離的基礎上,定義了一種基于Hausdorff距離的評價模型方法優(yōu)劣的效度指標,并通過模擬的方法,對這兩種方法進行了比較研究.結果表明:兩種方法具有較強的相似性;隨著變量數和樣本數的增加,兩種方法的效度均有所下降;在同樣的樣本數條件下,中點法適合變量數較大的情形,而頂點法更適合于變量數較小的情形.最后,給出了區(qū)間PCA方法選擇及效度測量的應用步驟和一個算例.
作 者： 李汶華 郭均鵬 LI Wen-hua GUO Jun-peng 作者單位： 天津大學,管理學院,天津,300072 刊 名： 系統(tǒng)管理學報 ISTIC PKU 英文刊名： JOURNAL OF SYSTEMS & MANAGEMENT 年，卷(期)： 2008 17(1) 分類號： O212.4 關鍵詞： 區(qū)間數 主成分分析 頂點法 中點法 效度【區(qū)間主成分分析方法的比較】相關文章：
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