基于中心-对数半长的区间数据主成分分析

摘要：

为研究多变量区间数据的降维和可视化,采用包含中心点和半长对数值的二维数组表征区间数据,建立了区间数据的代数运算法则,并在此基础上提出了一种新的区间数据主成分分析(PCA)方法.对区间半长取对数的处理保证了最终得到的区间主成分半长非负的合理性,计算过程简单、复杂度较低,并且使得降维前后样本集合中点点之间相对位置的改变尽可能小.通过对高维空间进行变量降维,从而多种经典的统计分析方法能够得到运用,同时能够在低维空间中描绘原始高维空间中的样本点,使得多变量区间数据的可视化成为可能.仿真实验结果表明了所提方法的有效性.

关键词：区间数据、主成分分析(PCA)、中心-对数半长、降维、协方差矩阵

所属期刊栏目：47

分类号：O212.4(概率论与数理统计)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金

在线出版日期：2021-08-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1414-1421