改进的相关矩阵近似与可视化
摘要：通过不同的多元统计方法对相关矩阵进行图形表示，对比了不同的方法，并使用示例数据集提出了一个更好的适应表示。主成分分析被广泛用于绘制关联结构图，然而，正如所示，避免适应相关矩阵对角线的加权交替最小二乘法比主成分分析和主因子分析更好地逼近相关矩阵。如果关注的是相关矩阵，加权交替最小二乘法是主成分分析的强有力竞争对手，因为它改进了相关矩阵的表示，通常只需要在通过回归将原始数据矩阵映射到相关双标图上时稍微牺牲解释方差的百分比。在本文中，我们提出将加权交替最小二乘法与相关矩阵的加性调整相结合，这进一步改善了对相关矩阵的逼近。
作者：Jan Graffelman and Jan de Leeuw
论文ID：2211.13150
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-11-24