JMP > 차원 축소 > 상관관계가 높은 변수 축소(총 N = 7300)?안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
나는 대표적인 변수(즉, 고도로 상관된 변수의 각 그룹에 대해 하나의 집계 변수)로 축소하려는 고도로 상관된 변수(r > 0.95)의 여러 하위 집합을 포함하는 광범위한 바이오마커 데이터 세트(변수 7,300개)를 가지고 있습니다. 상관관계가 높은 변수 쌍을 쉽게 식별할 수 있지만 각 그룹의 모든 구성원을 식별하는 데 어려움을 겪고 있습니다. 클러스터링을 실험했지만 확실한 답변을 얻을 수 없습니다.
이 데이터 세트를 축소할 수 있는 방법이 MultiVariate 방법에 있습니까?
참고로 저는 기밀로 인해 데이터 세트를 공유할 수 없습니다.
도와주셔서 감사합니다.
최상의,
TS
해석학Re: JMP > 차원 축소 > 상관관계가 높은 변수 축소(총 N = 7300)?안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
포스팅을 하고 나면 어느 정도 답을 찾는 경향이 있는 것 같습니다. 1단계: Custer 메뉴에서 Variable Clustering 플랫폼 사용 = 완료.
이제 가장 대표 및 클러스터 멤버십 결과로 변수를 클러스터링했으므로 출력을 내 테이블에 적용하는 가장 좋은 방법은 무엇입니까(JSL 스크립트가 포함될 것이라고 가정).
당신의 도움을 주셔서 감사합니다.
최상의,
TS
Re: JMP > 차원 축소 > 상관관계가 높은 변수 축소(총 N = 7300)?안녕하세요 JMP 커뮤니티입니다.
글쎄, 나는 내 질문을 해결했다. 변수를 클러스터링한 후(상호상관이 > 0.95인 변수의 하위 집합) 클러스터 구성원과 가장 대표성을 원래의 STACKED(Tall x Narrow 테이블)에 일치시켰습니다. 그런 다음 클러스터와 연결되지 않은 모든 행과 가장 대표성, 하위 집합 및 변수 이름으로 분할과 일치하는 이름을 가진 모든 행을 선택했습니다. 저는 7,300개의 변수에서 5,700개의 변수로 이동했습니다(즉, 22% 붕괴).
최상의,
TS
Re: JMP > 차원 축소 > 상관관계가 높은 변수 축소(총 N = 7300)?클러스터링 외에 다른 생각은 주성분 분석입니다. 차원 축소를 위해 맞춤 제작되었습니다.
