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학술저널
저자정보
Park, Yong-Seok (Department of Statistics, Research Institute of Information and Communication, Pusan National University, Pusan, 609-735, Korea.) Huh, Myung-Hoe
저널정보
한국통계학회 JKSS(Journal of the Korean Statistical Society) Journal of the Korean Statistical Society 제25권 제1호
발행연도
1996.1
수록면
49 - 66 (18page)

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The singular value decomposition is one of the most useful methods in the area of matrix computation. It gives dimension reduction which is the centeral idea in many multivariate analyses. But this method is not resistant, i.e., it is very sensitive to small changes in the input data. In this article, we derive the resistant version of singular value decomposition for principal component analysis. And we give its statistical applications to biplot which is similar to principal component analysis in aspects of the dimension reduction of an n x p data matrix. Therefore, we derive the resistant principal component analysis and biplot based on the resistant singular value decomposition. They provide graphical multivariate data analyses relatively little influenced by outlying observations.
#Eigensystem #Biplot #Principal component analysis #Resistant version #Singular value decomposition

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