PCA의 기여도 - 점이 특이치인 이유 발견JMP에서 PC 분석을 사용할 때 단일 포인트 또는 포인트가 다른 포인트와 비교하여 어떤 기여를 했는지 아는 것이 매우 유용합니다. 다른 프로그램(SIMCA)에서는 '기여 플롯'으로 사용할 수 있으며 빠르고 쉽게 사용하고 해석할 수 있습니다.
이 분석 방법은 JMP에 표시되지 않으며 다른 사람이 사용하고 추가 기능으로 공유할 수 있는지 궁금했습니다.샘플/측정값이 다른 것과 다른 이유를 알아내는 것은 관찰이 이상치인 이유를 발견하는 데 매우 유용할 수 있습니다.
'에서 JMP에서 추구하는 그래픽 유형을 보여주는 예 주요 구성 요소 분석 ' 라스무스 브로 ㅏ 그리고 에이지 K. 스밀드 ab
http://pubs.rsc.org/en/content/articlehtml/2014/ay/c3ay41907j
이것은 한 점이 다른 점과 어떻게/왜 다른지를 알아내는 것이 얼마나 쉬워야 하는지를 보여줍니다.
이에 대한 도움을 주시면 감사하겠습니다.
재평가
다윗
Re: PCA의 기여 도표 - 포인트가 이상치인 이유 알아보기JMP에서 양방향 클러스터링을 사용하여 동일한 기능 중 일부를 얻을 수 있습니다(클러스터링 플랫폼에 동일한 열을 넣은 다음 핫스팟에서 양방향 클러스터링을 선택합니다. 색상 클러스터를 켜고 그룹 수를 변경할 수도 있습니다. 길이가 있는 막대 대신 유색 '바코드'에 의존하고 있습니다.
