A typical approach to visualizing k (${\geq}2$)-group multidimensional data is to use Fisher's canonical discriminant analysis (CDA). CDA finds the best low-dimensional subspace that accommodates k group centroids in the Mahalanobis space. This paper proposes an alternative visualization procedure functioning in the Euclidean space, which finds the primary dimension with maximum discrimination of k group centroids and the secondary dimension with maximum dispersion of all observational units. This hybrid procedure is especially useful when the number of groups k is two.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.14
no.3
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pp.137-149
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2007
Most of hospitals, especially small-scale hospitals, have tried to get customers through the Internet as what companies have done recently. There are various attempts that increase visits to one's web-site in plastic surgery hospitals. However, in plastic surgery, there have been few studies on which an attribute contributes to increase the number of web-site visit. In order to derive the important attributes on the number of visit, we compared functional attributes of 30 high-visit plastic surgery web-sites with those of 30 low-visit web-sites using statistical and data mining methods. For analysis, three methods have conducted including Multiple Discriminant Analysis (statistical method), Decision Trees (data mining method), and Artificial Neural Network (data mining method). Furthermore, results of each method have been evaluated one another. The result of this study shows that a few attributes like 'Simulating cyber plastic surgery program', 'recommendation of information' explain the number of the visitors between high and low visit web-site. The methodology employed in this study provides an efficient way of improving satisfaction of visitors of plastic surgery website.
Some pattern recognition methods have been used to characterize Korean ancient porcelainsherds using their elemental composition as analyzed by instrumental neutron activation analysis. A combination of analytical data by means of statistical linear discriminant analysis(SLDA) has resulted in removal of redundant variables, optimal linear combination of meaningful variables and formulation of classification rules. The plot in the first-to-second discriminant scores has shown that the three distinct territorial regions exist among porcelainsherds of Kyungki, Chunbuk-Chungnam, and Chunnam, with respective efficiencies of 20/30, 22/27 and 14/15. Similar regions have been found to exist among punchong porcelain and ceradonsherds of Kyungki, Chungnam and Chunbuk, with respective efficiencies of 7/9, 15/16 and 6/6. Classification has been further attempted by statistical isolinear multiple component analysis(SIMCA), using the sample set selected appropriately through SLDA as training set. For this purpose, all analytical data have been used. An agreement has generally been found between two methods, i.e., SLDA and SIMCA.
Journal of Information Technology Applications and Management
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v.20
no.3_spc
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pp.187-199
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2013
South Korea became the country where there is the most plastic surgery per person in the world. Plastic surgery already has been the core part in the beauty industry. Therefore, in order to understand the beauty industry, we studied the characteristics of the plastic surgery's websites. From 2006 to 2011, we researched total number of 407 plastic surgery websites including, 166 the most visited plastic surgery websites, 241 comparing of bench mark websites. The collected data was analyzed by using the method of Multiple Discriminant Analysis(MDA). As a result of the research, firstly, the most visited plastic surgery websites were not a contents provider but a community website, secondly, well organized and actively adaptable of the rapid changes from environment. In addition, there were also competitiveness to become the most visited plastic surgery website and by the possibilities, the relatively large size of plastic surgery had high probability to own the most visited website. This research paper is looking forward to be used as the understanding the e-business of the plastic surgery.
This study was investigated to evaluate the morphologic characteristics of deepbite tendency as multiple factors. The subjects consisted of 60 control subjects(male 25, female 35) and 137 deephite patients(68 male, 69 female). The deepbite group was composed of 4 subgroups(Class I 44, Class II div. 1 40, Class II div. 2 13, Class III 40). The mean age was 21.57 year for the control group 21 year for deepbite group lateral cephalograph in centric occlusion were taken, traced, and digitized for each subject. The statistically computerized analysis was carried out with SAS program. The results were as follows ; 1. In deepbite group, saddle angle is lesser than that of normal group. 2. The vertical dysplasia is prominent on anterior lower face and is closely related with mandibular form and inclination. 3. Without consideration of sagittal relationship, the dental factors such as curve of Spee, interincisal angle, U1 to upper lip length were prominent in the deepbite group. 4. Although there were individual variances in the perioral soft tissue profile, the lip presented more protruded pattern. 5. There was no significant difference in hyoid bone position and inclination between normal and deepbite group. 6. The multivariate discriminant analysis between normal and Class I deepbite group showed that curve of Spee, AB-MP angle, interincisal angle, articular agnle were critical in the determination of deepbite as multiple factors.
Journal of Physiology & Pathology in Korean Medicine
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v.23
no.6
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pp.1460-1464
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2009
In spite of many studies on statistical model for pattern identifications (PIs), little attention has been paid to the complexity of pattern diagnosis processed by oriental physicians. The aim of this study is to develop a statistical diagnostic model which discriminates four PIs using multiple indicators in stroke. Clinical data were collected from 981 stroke patients and 516 data of which PIs were agreed by two independent physicians were included. Discriminant analysis was carried out using clinical indicators such as symptoms and signs which referred to pattern diagnosis, and applied to validation samples which contained all symptoms and signs manifested. Four Fischer's linear discriminant models were derived and their accuracy and prediction rates were 93.2% and 80.43%, respectively. It is important to consider the pattern diagnosis processed by oriental physicians in developing statistical model for PIs. The discriminant model developed in this study using multiple indicators is valid, and can be used in the clinical fields.
1. Objectives: This study is about a development of Sasang constitutional classification algorithm using facial information. 2. Methods: We analysed the datum of middle aged (20~48) women collected by multi-center researchers in 2007. And this study analysed the data of the measurement of the face by 3D-AFRA (3-Dimensional Automatic Face Recognition Apparatus) and the items of impression by SDQ. We used multiple comparison, exploratory discriminant analysis and clinical decision to select optimal 3D facial variables which will be input in discriminant analysis model. And we used univariate F values and stepwise discriminant function analysis to choose best impression variables. 3. Results and Conclusions: In this study, derived discriminant function's explanation power was 39% in female group. Diagnostic accuracy rate was 66.0% in female group. And in test sample, Sasang constitutional diagnostic accuracy rate was 56.9%. In this process we could help improve the objectification of Sasang constitution diagnosis.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.17
no.10
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pp.520-526
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2016
This study aims to develop a distress prediction model, in order to evaluate the distress prediction power for first-class hotels and to calculate the average financial ratio in the Seoul area by using the financial ratios of hotels in 2015. The sample data was collected from 19 first-class hotels in Seoul and the financial ratios extracted from 14 of these 19 hotels. The results show firstly that the seven financial ratios, viz. the current ratio, total borrowings and bonds payable to total assets, interest coverage ratio to operating income, operating income to sales, net income to stockholders' equity, ratio of cash flows from operating activities to sales and total assets turnover, enable the top-level corporations to be discriminated from the failed corporations and, secondly, by using these seven financial ratios, a discriminant function which classifies the corporations into top-level and failed ones is estimated by linear multiple discriminant analysis. The accuracy of prediction of this discriminant capability turned out to be 87.9%. The accuracy of the estimates obtained by discriminant analysis indicates that the distress prediction model's distress prediction power is 78.95%. According to the analysis results, hotel management groups which administrate low level corporations need to focus on the classification of these seven financial ratios. Furthermore, hotel corporations have very different financial structures and failure prediction indicators from other industries. In accordance with this finding, for the development of credit evaluation systems for such hotel corporations, there is a need for systems to be developed that reflect hotel corporations' financial features.
Both concave and convex roof-end tiles having same style and shape are excavated in Yongjangsung castle at Jindo and Burnhwasa temple at Wando in Jeollanam-Do that are the Sambyulcho's resistance sites against Mongolia in the late Koryo dynasty. Obtained data by NAA have been used to classify the equality of a raw materials' porvenance by multiple correlation analysis(MCA) and discriminant analysis. The results of MCA has shown that there are very high correlation for [La : Sm], and [Lu : Yb]. Exactly pottery site at Chungdo, roof tile site at Chungyang, Yongjangsung castle and Bumhwasa temple and Chunghaejin site at Jangdo were distributed for four trace elements, Cr, Sc, ${\Delta}$(${\Sigma}$(Lu, Yb)) and Eu by discriminant analysis, and their accuracy is above 95%. This means that Yongjangsung castle and Bumhwasa temple have same raw material's provenance.
In this paper, we propose a quadratic discriminant analysis based approach for improving the discriminating strength of weak classifiers based on simple Haar-like features that were used in the Viola-Jones object detection framework. Viola and Jones built a strong classifier using a boosted ensemble of weak classifiers. However, their single threshold (or decision boundary) based weak classifier is sub-optimal and too weak for efficient discrimination between object class and background. A quadratic discriminant analysis based approach is presented which leads to hyper-quadric boundary between the object class and background class, thus realizing multiple thresholds based weak classifiers. Experiments carried out for car detection using 1000 positive and 3000 negative images for training, and 500 positive and 500 negative images for testing show that our method yields higher classification performance with fewer classifiers than single threshold based weak classifiers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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