The purpose of this study was to evaluate climate change vulnerability over the agricultural infrastructure in terms of flood and drought using principal component analysis. Vulnerability was assessed using vulnerability resilience index (VRI) which combines climate exposure, sensitivity, and adaptive capacity. Ten flood proxy variables and six drought proxy variables for the vulnerability assessment were selected by opinions of researchers and experts. The statistical data on 16 proxy variables for the local governments (Si, Do) were collected. To identify major variables and to explain the trend in whole data set, principal component analysis (PCA) was conducted. The result of PCA showed that the first 3 principal components explained approximately 83 % and 89 % of the total variance for the flood and drought, respectively. VRI assessment for the local governments based on the PCA results indicated that provinces where having the relatively large cultivation areas were categorized as vulnerable to climate change.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제4권3호
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pp.637-644
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1997
Sometimes, the first principal component may come logically from the established knowledge and premises. For example, for the high school students' test scores of Korean, English, Mathematics, Social Study, and Science, it is natural to define the first principal component as the average of all subject scores. In such cases, we need to respect both the background knowledge and the data exploration. The aim of this study is to find the remaining components in principal component analysis of multivariate data when the first principal component is defined a priori by the researcher. Moreover, we study related matrix decomposition and their application to the graphical display.
Alginahi, Yasser M.;Mudassar, Mohammed;Nomani Kabir, Muhammad
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권9호
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pp.3701-3720
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2015
A system for the recognition of machine printed Arabic script is proposed. The Arabic script is shared by three languages i.e., Arabic, Urdu and Farsi. The three languages have a descent amount of vocabulary in common, thus compounding the problems for identification. Therefore, in an ideal scenario not only the script has to be differentiated from other scripts but also the language of the script has to be recognized. The recognition process involves the segregation of Arabic scripted documents from Latin, Han and other scripted documents using horizontal and vertical projection profiles, and the identification of the language. Identification mainly involves extracting connected components, which are subjected to Principle Component Analysis (PCA) transformation for extracting uncorrelated features. Later the traditional K-Nearest Neighbours (KNN) algorithm is used for recognition. Experiments were carried out by varying the number of principal components and connected components to be extracted per document to find a combination of both that would give the optimal accuracy. An accuracy of 100% is achieved for connected components >=18 and Principal components equals to 15. This proposed system would play a vital role in automatic archiving of multilingual documents and the selection of the appropriate Arabic script in multi lingual Optical Character Recognition (OCR) systems.
The purpose of this study is 1) to investigate the types of upscale fashion department stores' Facebook page contents, 2) to compare the types of Facebook page contents with the department stores, and 3) to explore the dimensions of the Facebook page components and their relations. For the study, three preeminent department stores in social media marketing were chosen: Bergdorf Goodman, Barneys New York, and Saks Fifth Avenue. Three hundred sixty five contents of these department stores' pages were investigated, which were uploaded from February 1st to March 31st of 2013. Content analysis, correspondence analysis, and categorical principal component analysis were used for the research. The result showed that there are four important types of contents in pages: product-related contents, fashion-related contents, department stores-related contents, and the contents of communicating with users. And these components of contents were related with department stores distinctively. The two dimensions of the page components were revealed: the basic components (contents, 'like', 'share', and 'comments') and the additional components (links and photos). Among contents, the introduction of products was appealed but news and events were not liked by users; the contents without a photo were not linked to additional information either.
차량의 $CO_2$ 배출량은 통행속도에 따라 다르게 나타난다. 또한, 차량의 통행속도는 도로의 종류나 위치, 시간대, 교통량 등에 따라 다르게 나타난다. 본 논문에서는 주성분분석(PCA : Principal Component Analysis)을 이용하여 간선도로 구간 별 시간대 별로 차량 당 $CO_2$ 다량 배출구간을 판별하여 평가하였다. 분석 결과, 주성분분석 결과 제 1주성분과 제 2주성분으로 성분이 구분되는 것을 알 수 있었고 시간대가 각 주성분을 설명할 수 있는 주요 성분임을 알 수 있었다. 제 1주성분의 경우 새벽시간대와 오후시간대로 주성분을 설명할 수 있었다. 제 2주성분의 경우 오전, 오후 첨두시 시간대로 주성분을 설명할 수 있었다. 그리고 주성분 점수를 산출하여 분석한 결과 제 1주성분의 경우 새벽시간대에도 정체현상이 지속되는 잠원IC~한남대교 구간이 타 구간에 비해 주성분 점수가 높게 나타났고 제 2주성분의 경우 오전,오후 첨두시의 정체현상이 극심한 서울시 접속부와의 이격이 가까운 구간에서 주성분 점수가 높게 나타났다. 결과적으로 주성분 점수를 통하여 차량 당 $CO_2$ 다량 배출 구간을 판별할 수 있었다.
이 연구는 중앙면 상에서 주성분 분석법을 이용하여 시간 및 주파수 영역에서 머리전달함수의 모형화 기법들을 다룬다. 시간영역의 머리전달함수, 복소수 값의 머리전달함수, 확장된 머리전달함수, 로그 크기의 머리전달함수에 기반하여 각각 주성분 분석법을 수행하여 얻은 네 가지 머리전달함수 모형들에 대해서 최소자승오차 관점에서 모형화 성능을 비교하고, 모형들간의 이론적인 관계를 살펴보는 것이 이 연구의 목적이다. 모형화에 사용되는 기저함수의 수가 동일하다면, 시간영역에서의 머리전달함수 혹은 확장된 머리전달함수에 기반한 모형이 복소수 값의 머리전달함수에 기반한 모형보다 최소자승오차 관점에서 더 효율적인 모형화 성능을 지닌다. 시간영역에서의 머리전달함수에 기반한 모형과 확장된 머리전달함수에 기반한 모형은 이론적으로 동일한 모형이며 서로 푸리에 변환 관계가 있다. 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 다른 모형들과 모형화 성능 및 이론적인 관계를 비교할 수가 없는데, 이는 로그 크기의 머리전달함수에 기반한 모형은 머리전달함수의 크기 정보만을 로그 크기로 다루는 반면에 다른 모형들은 선형 크기로 머리전달함수의 크기와 위상정보를 모두 다루기 때문이다.
Objective: The objectives of the current study were to study the main environmental factors affecting birth weight (BW) and weaning weight (WW), estimate variance components, genetic parameters and genetic trend and to evaluate the variability and relationships among breeding value of BW and WW using principal components analysis (PCA). Methods: A total of 16,370 records were collected from 8,271 buffalo calves. Genetic parameters and breeding values were estimated using a bivariate animal model which includes direct, maternal and permanent maternal effects. These estimates were standardized and used in PCA. Results: The direct heritability estimates were 0.06 and 0.41 for BW and WW, respectively whereas direct maternal heritability values were 0.03 and 0.14, respectively. Proportions of variance due to permanent environmental effects of dam were 0.455 and 0.280 for BW and WW respectively. The genetic correlation between BW and WWs was weak approaching zero, but the maternal correlation was 0.26. The first two principal components (PC1 and PC2) were estimated utilizing the standardized breeding values according to Kaiser method. The total variance explained by the first two PCs was 71.17% in which 45.91% and 25.25% were explained by PC1 and PC2, respectively. The direct breeding values of BW were related to PC2 but those of WW and maternal breeding values of BW and WWs were associated with PC1. Conclusion: The results of genetic parameters and PCA indicate that BW and WWs were not genetically correlated and improving growth traits of Egyptian buffaloes could be achieved using WW without any adverse effect by BW.
Near-infrared spectra of methanol-water mixtures and acetonitrile-water mixtures were acquired to find interactions between solvents widely used for reverse-phase liquid chromatography. Mixtures were prepared to give a series of increasing mole fractions of methanol or acetonitrile in water. Data matrices of acquired spectra were analyzed to determine the proper number of principal components of each mixture system using Malinowski's factor indicator function. Initial guess of score matrix and loading matrix were calculated by nonlinear iterative partial least squares (NIPALS) algorithm for faster computation. Iterative target transform factor analysis (ITTFA) was applied to convert the initial estimation of score matrix to true concentration profile and loading matrix to pure spectra of pure components of the mixtures. In case of methanol-water the number of principal components was found to be 4 and those initial guess of factors were converted to the pure spectra of water methanol and two kinds of complexes. In case of acetonitrile-water the number of pure components of the mixtures was found to be 3 and the pure spectrum of acetonitrile-water complex was found. The nonlinear characteristics of concentration profiles of complexes in the solvent mixtures may give a good criteria in understanding their elution characteristics in reverse-phase liquid chromatogrsphy.
최근, 다수의 연구가 지수적으로 증가하는 지진 자료를 효율적이고 정확하게 처리하기 위해 기계학습을 활용하고 있다. 본 연구는 지진의 발생 시간, 위치, 규모의 정보를 확장하여 기계학습에 적용 가능한 자료를 제작한 후, 주성분 분석을 통해 추출한 자료의 주요 성분으로 자료의 차원을 축소하였다. 차원이 확장된 자료는 36,699개의 지진 사건을 포함하는 Global Centroid Moment Tensor 카탈로그로부터 얻은 지진 정보의 통계량으로 구성되었다. 표준화와 최대-최소화 스케일링을 활용하여 자료 전처리를 수행하였으며, 스케일링이 완료된 자료에 주성분 분석을 적용하여 자료의 주요 특징을 추출하였다. 스케일링은 상이한 단위로 인한 특징 값의 차이를 현저히 감소시켰으며, 그 중 표준화는 다른 전처리에 비해서 각 특징의 중앙값을 더 균등하게 변환하였다. 주성분 분석이 스케일링이 적용되지 않은 자료로부터 추출한 여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보를 99% 설명하였다. 표준화와 최대-최소 스케일링이 적용된 자료로부터 추출한 열여섯 개의 주성분은 원본 자료의 정보의 98%를 재구성하였다. 이는 특징 값의 분포가 균등한 자료의 정보를 보존하기 위해서는 더 많은 주성분이 필요함을 지시한다. 본 연구는 지진 데이터와 지진 거동과의 관계를 분석하는 효율적이고 정확한 기계 학습 모형을 훈련시키기 위한 데이터 처리 방법을 제안하였다.
다대역(multi-band) 카메라 시스템으로 물체의 분광 반사율을 추정하여 피사체의 고유한 색자극을 기록하기 위한 연구가 활발하다. 그러나 다대역 카메라 시스템은 대역 수에 따라 추가적인 색필터가 필요하며 중복촬영으로 인하여 시스템의 복잡성이 증가하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 3대역 RGB 카메라를 이용하여 분광 반사율의 추정 오차를 개선하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 화소 단위로 반사광의 모집단을 갱신하여 각 입력색에 대해 적응적인 주성분 벡터를 구하였으며 이를 이용하여 해당 화소의 분광반사율 추정시 오차를 줄였다. 제안된 반사율 추정 방법의 유용성을 평가하기 위하여 제안된 방법과 3대역 주성분 분석(principal component analysis) 방법 및 5대역 위너 추정(Wiener estimation) 방법에 대하여 각각 Macbeth ColorChecker에 대한 분광 반사율 추정 실험을 하였다. 결과, 제안한 방법은 색차 및 분광 반사율 평균자승오차가 기존의 3대역 주성분 분석 방법보다 적었으며 5대역 카메라를 이용한 분광 반사율 추정 방법과 근사하건, 개선되었음을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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