Latent structureMultivariate analysis
로버스트 다차원 척도법(Robust MDS)
로버스트 다차원 척도법은 이상치나 오류가 있는 근접성 값으로 인해 발생하는 왜곡에 저항하면서 쌍별 비유사성 행렬로부터 저차원 공간 지도를 복구합니다. 제곱 오차 손실을 로버스트 손실 함수로 대체하거나 의심스러운 쌍의 가중치를 낮춤으로써, 일부 거리가 심하게 비정상적인 경우에도 데이터의 대부분을 충실하게 나타내는 구성을 생성합니다.
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출처
- Hubert, L., Arabie, P. & Meulman, J. (2002). Linear unidimensional scaling in the L2-norm: Basic optimization methods using SMACOF. Journal of Classification, 19(2), 303–327. link ↗
- Buja, A., Swayne, D. F., Littman, M. L., Dean, N., Hofmann, H. & Chen, L. (2008). Data visualization with multidimensional scaling. Journal of Computational and Graphical Statistics, 17(2), 444–472. DOI: 10.1198/106186008X318440 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multidimensional Scaling. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/robust-multidimensional-scaling
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