Analiza niezależnych głównych składowych

• Autorzy: Mirosława Sztemberg-Lewandowska

Warianty tytułu

Independent Component Analysis

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Analiza głównych składowych jest metodą transformacji zmiennych pier-wotnych w zbiór nowych wzajemnie nieskorelowanych zmiennych zwanych głównymi składowymi. Składowe nieskorelowane nie gwarantują niezależności ukrytych zmiennych. Składowe niezależne wyznacza się za pomocą niezależnej analizy głównych składowych (independent component analysis). W artykule przedstawione zostaną podstawowe podo-bieństwa i różnice klasycznej i niezależnej analizy głównych składowych. Walor oryginal-ności pracy polega na przedstawieniu przykładu zastosowania niezależnej analizy głównych składowych(abstrakt oryginalny)

EN

Principal component analysis is a method of transformation of original variables in the new set of uncorrelated variables called principal components. Uncorrelated compo-nents do not guarantee the independence of variables. Independent component is determined by an independent component analysis. The paper presents the basic similarities and differ-ences between classical and independent component analysis. The originality of the work is to present the use of an independent component analysis(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Taksonomia; Metody taksonomiczne

EN

Taxonomy; Taxonomic methods

• Czasopismo: Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Taksonomia
• Rocznik: 2017
• Tom: 28
• Numer: nr 468
• Strony: 222--229

Twórcy

autor

Mirosława Sztemberg-Lewandowska

• Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Bibliografia

• Côme E., Oukhellou L, Denoeux T., Aknin P., 2010, Fault diagnosis of a railway device using semi-supervised independent factor analysis with mixing con-straints, Pattern Analysis and Applica-tions - PAA , s. 1-14.
• Crawford I.M., Lomas R.A., 1980, Factor Analysis - a Tool for Data Reduction, European Journal of Marketing, vol. 14, no. 7, s. 414-421.
• Górniak J., 2000, My i nasze pieniądze, Wydawnictwo Aureus, Kraków.
• Hagai Attias, Keck W.M., 1999, Independent factor analysis, Neural Computation - NECO, vol. 11, no. 4, s. 803-851.
• Harman H., 1975, Modern Factor Analysis, The University of Chicago Press.
• Kim J.O., Mueller C.W., 1978, Factor Analysis. Statistical Methods and Practical Issues, Sage, Bev-erly Hills.
• Liu Y., Smirnov K., Lucio M., Gougeon R.D., Alexandre H., Schmitt-Kopplin P., 2016, MetICA: independent component analysis for high-resolution mass-spectrometry based non-targeted metabolomics, BMC Bioinformatics, DOI 10.1186/s12859-016-0970-4.
• Pluta W., 1986, Wielowymiarowa analiza porównawcza w modelach ekonometrycznych, PWN, War-szawa.
• Zakrzewska M., 1994, Analiza czynnikowa w budowaniu i sprawdzaniu modeli psychologicznych, UAM, Poznań.

Identyfikatory

DOI

10.15611/pn.2017.468.23