차원축소1 Redundancy analysis (RDA) vs. Principal Component Regression (PCA) 다변량 자료를 차원축소기법을 사용하여 서열구조를 파악하기 위한 방법 Redundancy analysis (RDA, 중복분석) 반응변수와 설명변수가 여러개인 회귀분석 가장 설명력이 좋은 변수를 찾아내는 것 RDA는 PCA의 canonical version으로서, 설명변수에 의해 축이 제한됨 이 떄, missing value는 column average에 의하여 대체 연관관계를 직접적으로 표현이 가능함 Principal Component Regression (PCA, 주성분 분석) 구성을 가장 잘 설명하는 변수를 찾아내는 것 대사체와 같이 많은 data base에서 구분짓는 축을 찾는데 이용 PLS-DA / OPLS-DA와 다르게 separation에 대한 정보를 제공하지 않고 분석 진행 여러 환경변수가 혼.. 2022. 6. 30. 이전 1 다음