Ordinační analýzy

V této kapitole se seznámíme s jednotlivými metodami extrakce proměnných, jejichž cílem je transformace původních proměnných do menšího počtu nových proměnných, jak již bylo uvedeno v předchozí kapitole. Z metod extrakce proměnných si zde představíme analýzu hlavních komponent (PCA – Principal Component Analysis), korespondenční analýzu (CA – Correspondence Analysis), vícerozměrné škálování (MDS – MultiDimensional Scaling) a faktorovou analýzu (FA – Factor Analysis). Pokročilejším metodám extrakce proměnných, kterými je například analýza nezávislých komponent (ICA - Independent Component Analysis), je věnována samostatná kapitola.

Tento text bezprostředně navazuje na kapitolu pojednávající o metodách volby a výběru popisných proměnných, která se zabývá selekčními algoritmy. Základní znalostní předpoklady zůstávají tytéž jako u výše uvedené kapitoly, zejména znalosti základních operací s vektory a množinami jsou nevyhnutelné.

Následující text je součástí učebních textů předmětu „Bi8600 Vícerozměrné metody“ a „Bi0034 Analýza a klasifikace dat“ a je určen především pro studenty matematické biologie. Přínosem může být rovněž pro studenty medicínských a dalších biologických oborů - zejména botaniky, zoologie a antropologie. Pro předmět „Bi8600 Vícerozměrné metody“ lze klást menší důraz na podkapitolu Odvození [odkaz na podkapitolu 1.3 této kapitoly], pro magisterský předmět„Bi0034 Analýza a klasifikace dat“ je však tato kapitola podstatná pro pochopení pozadí metody analýzy hlavních komponent.