Latent structureMultivariate analysis
베이즈 주성분 분석 (BPCA)
베이즈 주성분 분석은 확률적 주성분 분석을 베이즈 프레임워크 내에 포함시켜, 관련 없는 성분들이 자동으로 가지치기되도록 적재 행렬에 사전 분포를 부여합니다. 이는 결측 데이터를 자연스럽게 처리하고 잠재 점수와 표현의 차원성 모두에 대해 원칙적인 불확실성 추정치를 제공합니다.
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출처
- Bishop, C. M. (1999). Bayesian PCA. In M. S. Kearns, S. A. Solla & D. A. Cohn (Eds.), Advances in Neural Information Processing Systems 11 (pp. 382–388). MIT Press. link ↗
- Tipping, M. E. & Bishop, C. M. (1999). Probabilistic principal component analysis. Journal of the Royal Statistical Society: Series B, 61(3), 611–622. DOI: 10.1111/1467-9868.00196 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Principal Component Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/bayesian-principal-component-analysis
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- 베이지안 탐색적 요인 분석 (Bayesian Exploratory Factor Analysis, BEFA)심리측정학↔ compare
- 탐색적 요인 분석 (EFA)통계학↔ compare