Latent structureMultivariate analysis
Robust Multiple Correspondence Analysis (Robust MCA)
Robust Multiple Correspondence Analysis는 이상치 또는 특이한 범주형 데이터 행을 포함하는 데이터셋에 대해 고전적인 MCA를 확장한 것입니다. 특이 관측치의 가중치를 낮춘 후 특이값 분해(singular value decomposition)를 수행함으로써, 소수의 이상 사례에 의해 왜곡되지 않고 데이터의 대부분을 충실하게 나타내는 범주 관계의 저차원 지도를 생성합니다.
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출처
- Greenacre, M. J. (2017). Correspondence Analysis in Practice (3rd ed.). Chapman & Hall / CRC Press, Boca Raton. ISBN: 978-1498731775
- Hubert, M., Rousseeuw, P. J. & Verboven, S. (2004). A robust PCR method for high-dimensional regressors. Journal of Chemometrics, 17(8–9), 438–452. DOI: 10.1002/cem.783 ↗
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ScholarGate. (2026, June 3). Robust Multiple Correspondence Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/ko/statistics/robust-multiple-correspondence-analysis
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