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논문 기본 정보

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한국통계학회 응용통계연구 응용통계연구 제30권 제1호
발행연도
2017.2
수록면
83 - 93 (11page)

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k (≥ 2) 그룹의 p-차원 데이터의 시각화에서 가장 전형적인 방법은 Fisher의 정준판별분석(canonical discriminant analysis; CDA)이다. CDA는 마할라노비스 공간에서 k개 그룹 중심을 근사하게 통과하는 저차원 부공간에 관측점들을 사영한다. 본 논문은 척도화 유클리드 공간에서 다그룹 다차원 데이터를 시각화하는 방법을 제안하는데, 저차원 부공간의 제1축(또는 제1축과 제2축)은 그룹 중심들의 최대변별(maximum discrimination)에서 찾고 부공간의 제2축(또는 제3축)은 관측개체들의 최대산포(maximum dispersion)에서 찾는다. 이러한 혼종방법(hybrid method)은 2-그룹 다차원 자료의 시각화에서 특히 유용하다.
#마할라노비스 거리 #정준판별분석 #주성분분석 #척도화 유클리드 거리 #행렬도(biplot) #biplot #canonical discriminant analysis #Mahalanobis distance #principal component analysis #scaled Euclidean distance

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