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ID 11526
JaLCDOI
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4
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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
出版物タイトル
岡山大学環境理工学部研究報告
発行日
2001-02-28
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
OAI-PMH Set
岡山大学
言語
English
論文のバージョン
publisher
NAID
Eprints Journal Name
fest