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Classification for intraclass correlation pattern by principal component analysis
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  • Classification for intraclass correlation pattern by principal component analysis
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저자명
Chung. Hie-Choon,Han. Chien-Pai
간행물명
한국데이터정보과학회지
권/호정보
2010년|21권 3호|pp.589-595 (7 pages)
발행정보
한국데이터정보과학회
파일정보
정기간행물|ENG|
PDF텍스트
주제분야
기타
이 논문은 한국과학기술정보연구원과 논문 연계를 통해 무료로 제공되는 원문입니다.
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기타언어초록

In discriminant analysis, we consider an intraclass correlation pattern by principal component analysis. We assume that the two populations are equally likely and the costs of misclassification are equal. In this situation, we consider two procedures, i.e., the test and proportion procedures, for selecting the principal components in classifica-tion. We compare the regular classification method and the proposed two procedures. We consider two methods for estimating error rate, i.e., the leave-one-out method and the bootstrap method.