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Improving Interpretability of Multivariate Data Through Rotations of Artificial Variates
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  • Improving Interpretability of Multivariate Data Through Rotations of Artificial Variates
  • Improving Interpretability of Multivariate Data Through Rotations of Artificial Variates
저자명
Hwang. S.Y.,Park. A.M.
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2004년|15권 2호|pp.297-306 (10 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

It is usual that multivariate data analysis produces related (small number of) artificial variates for data reduction. Among them, refer to MDS(multidimensional scaling), MDPREF(multidimensional preference analysis), CDA(canonical discriminant analysis), CCA(canonical correlation analysis) and FA(factor analysis). Varimax rotation of artificial variables which is originally invented in FA for easy interpretations is applied to diverse multivariate techniques mentioned above. Real data analysisis is performed in order to manifest that rotation improves interpretations of artificial variables.