Studies on principal component analysis for three-way data of inputs and outputs

输入输出三向数据的主成分分析研究

• 批准号: 20500256
• 负责人: ADACHI Kohei
• 金额: $ 2.75万
• 依托单位: Osaka University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• 财政年份: 2008
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2008 至 2010
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-20500256/
• 关键词: 行動計量分析; 多変量解析; 主成分分析; 三相データ; 入出力データ; 回転; ネットワーク; モデル選択; 同時プロクラステス法; 多変量解析法; 主成分分析法; 同時プロクラステス分析; 正準相関分析; 単純構造

The principal component analysis(PCA) procedures were studied which can be applied to three-way data arrays of inputs by outputs by individuals for finding the components intermediating between inputs and outputs. These studies allowed us to find the procedure to find the optimal model among the PCA models considered and develop the method for optimally transforming the PCA solutions to useful ones of simple structures.

研究了主成分分析(PCA)方法，该方法可应用于个体输出的投入的三向数据阵列，以寻找介于输入和输出之间的成分。这些研究使我们找到了在所考虑的主成分分析模型中寻找最优模型的步骤，并发展了将主成分分析的解最优地转化为简单结构的有用解的方法。

项目成果

PCAの基礎:幾種かの最小二乗行列近似によるPCAの定式化

PCA 基础知识：使用几种类型的最小二乘矩阵近似来制定 PCA

• 发表时间: 2010
• 作者: Tsukuma;H.;Kubokawa;T.;足立浩平
• 通讯作者: 足立浩平

Joint Procrustes Analysis : Minimizing a LS Function of a Nonsingular Matrix and Its Inverse Matrix with SVD Reparameterization

联合 Procrustes 分析：使用 SVD 重新参数化最小化非奇异矩阵及其逆矩阵的 LS 函数

• 发表时间: 2008
• 期刊: The Proceedings of International Association of Statistical Computing (IASC)2008 巻番号なし(CD-ROM版)
• 作者: Yanagimoto;T.;Ohnishi;T.;Kohei Adachi
• 通讯作者: Kohei Adachi

入出力データの三相主成分分析-Tucker 2の成分と核行列の同時変換-

输入/输出数据的三相主成分分析-Tucker 2分量与核矩阵的联立变换-

• 发表时间: 2009
• 作者: 朝倉こう子;上坂浩之;杉本知之;濱崎俊光;足立浩平
• 通讯作者: 足立浩平

Singular Value Reparameter-ization with Its Applications to Least Squares Computations

奇异值重参数化及其在最小二乘计算中的应用

• 发表时间: 2010
• 作者: Adachi;K.
• 通讯作者: K.

Singular Value Reparameterization with Its Applications to Least Squares Computations

奇异值重参数化及其在最小二乘计算中的应用

• 发表时间: 2010
• 作者: Adachi;K.;下平英寿;Kohei Adachi
• 通讯作者: Kohei Adachi