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ID 11526
Eprint ID
11526
フルテキストURL
著者
山西 芳裕 岡山大学
田中 豊 岡山大学
抄録
In functional principal component analysis (PCA), we treat the data that consist of functions not of vectors (Ramsay and Silverman, 1997). It is an attractive methodology, because we often meet the cases where we wish to apply PCA to such data. But, to make this method widely useful, it is desirable to study advantages and disadvantages in actual applications. As alternatives to functional PCA, we may consider multivariate PCA applied to 1) original observation data, 2) sampled functional data with appropriate intervals, and 3) coefficients of basis function expansion. Theoretical and numerical comparison is made among ordinary functional PCA, penalized functional PCA and the above three multivariate PCA.
キーワード
Functional data
Multivariate data
Principal component analysis
Eigenvalue
Eigenvecotor
発行日
2001-02-28
出版物タイトル
岡山大学環境理工学部研究報告
出版物タイトル(別表記)
Journal of the Faculty of Environmental Science and Technology, Okayama University
6巻
1号
出版者
岡山大学環境理工学部
出版者(別表記)
Faculty of Environmental Science and Technology, Okayama University
開始ページ
25
終了ページ
34
ISSN
1341-9099
NCID
AN10529213
資料タイプ
紀要論文
関連URL
http://www.okayama-u.ac.jp/user/est/homeJapan.html
言語
English
論文のバージョン
publisher
査読
無し
Eprints Journal Name
fest