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http://hdl.handle.net/10071/6202
Autoria: | Lavado, Nuno Filipe Jorge |
Orientação: | Calapez, Teresa |
Data: | 2012 |
Título próprio: | Extensões via splines da análise em componentes principais |
Referência bibliográfica: | Lavado, N. F. J. (2012). Extensões via splines da análise em componentes principais [Tese de doutoramento, Iscte - Instituto Universitário de Lisboa]. Repositório Iscte. http://hdl.handle.net/10071/6202 |
ISBN: | 978-989-732-274-7 |
Palavras-chave: | Análise de componentes principais -- Principal component analysis Linear Não-linear Splines qlPCA CATPCA Nonlinear |
Resumo: | Uma nova abordagem para generalizar a Análise em Componentes
Principais (ACP) para estruturas não-lineares é proposta
nesta tese: quasi-linear PCA (qlPCA). Esta inclui transformações
spline das variáveis originais optimizadas através de um processo
de Mínimos Quadrados Alternados sobre uma determinada
função perda. As transformações óptimas são explicitamente conhecidas
após a convergência, sendo o sumário do modelo semelhante
ao da ACP. Apesar do algoritmo proposto ser dedicado
a ambientes de variáveis contínuas com eventual presença
de relações não-lineares, a sua inspiração foram os algoritmos
que emergiram do sistema Gifi, tendo estes sido especialmente
concebidos para variáveis categoriais. Deste ponto de vista, pode
afirmar-se que esta tese propõe uma solução para o seguinte problema:
Tendo as variantes da ACP associadas ao sistema Gifi
sido desenvolvidas para variáveis categoriais, como adaptá-las de modo a serem consideradas como uma abordagem
não-linear em contexto de variáveis contínuas?
As variantes associadas ao sistema Gifi não são usualmente abordagens
a considerar pelos investigadores de áreas do conhecimento
que lidem com variáveis contínuas. Nesse sentido, considera-se
que a qlPCA representa um contributo relevante, alargando o
leque de aplicações do referencial teórico desenvolvido por Gifi. A new approach to generalize Principal Components Analysis (PCA) in order to handle nonlinear structures is proposed in this thesis: quasi-linear PCA (qlPCA). It includes spline transformations of the original variables, using Alternating Least Squares fitting of a suitable objective loss function to achieve optimal transformations. Optimal transformations are explicitly known after convergence and qlPCA reports model summary in a linear PCA fashion. Even though the proposed algorithm is designed for continuous variables eventually with nonlinear relationships, it was inspired by algorithms that emerged from the Gifi system, whose focus were categorical variables. Thus, this thesis proposes a solution for the following problem: Having Gifi’s related approaches been developed for categorical variables, how to adapt them in order to be considered a nonlinear option also in the context of continuous variables? Gifi’s related approaches are not usually a valid option for researchers dealing with continuous variables. The proposed approach, qlPCA, can enlarge the scope of applications of Gifi’s theoretical framework, being therefore a relevant contribution. |
Designação do Departamento: | Departamento de Métodos Quantitativos |
Designação do grau: | Doutoramento em Métodos Quantitativos |
Acesso: | Acesso Aberto |
Aparece nas coleções: | T&D-TD - Teses de doutoramento |
Ficheiros deste registo:
Ficheiro | Tamanho | Formato | |
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