一个基于诊断的稳健主成分分析方法  

A New Robust PCA Based on Diagnosis

作　　者：陈文灿[1] 崔卉[1] 梁逸曾[1] 

机构地区：[1]湖南大学化学计量学与化学传感器技术研究所

出　　处：《分析科学学报》1996年第4期283-287,共5页Journal of Analytical Science

基　　金：国家教委霍英东基金;国家自然科学基金

摘　　要：经典的主成分分析方法易受异常点影响．本文根据该方法的特点，提出一新的诊断方法，将多变量数据中异常点剔除后再进行主成分分析，构成有效的稳健主成分分析法．用此法处理二组实际数据。Classic principal component analysis is vulnerable to outliers. A new robust principal component analysis method based on diagnosis is presented in this paper. First, a powerful diagnostic method developed by the authors is applied to analytical data. After rejecting outliers, classic PCA is used. The method is easy to comprehend and has light calculations.

关 键 词：稳健主成分分析 异常点 诊断 分析化学 

分 类 号：O65[理学—分析化学]