TY - JOUR ID - TI - The fastest algorithm for analyzing robust principal components with application on variables affecting the increase of aluminum level in blood الخوارزمية الاسرع لتحليل المركبات الرئيسة الحصينة مع تطبيق عملي على المتغيرات المؤثرة علــى ارتفاع نسبــة الالومينيوم في الـــدم AU - ظافر حسين رشيد PY - 2006 VL - IS - 20 SP - 36 EP - 55 JO - Al-Rafidain University College For Sciences مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم SN - 16816870 AB - One of the common techniques in analyzing multivariate data is analyzing of the principal components. This transforms large number of related variables into lesser number of no related components (PCA). In case of existence of outliers, which can be detected in several ways, thenthe dependence of variance and ordinary covariance matrices, also correlation matrix, would lead to misleading results in analyzing the principal components. The aim of this research is to introduce a new and fast algorithm in analyzing the robust principal components; when data contain outliers, while conventional methods fall in detecting outliers in data; then the results are misleading. The method is implemented to show its real effectiveness on variables affecting the increase of aluminum level in blood.

ان احــد التقنيات الشائعـــة في تحليـــل البيانات متعـــددة المتغيرات هي تحليل المركبات الرئيسة PCA الذي يحول عدد كبير من المتغيرات المرتبطة الى عدد اقل من المركبات غير المرتبطة، وفي حالة وجود القيم الشاذة والتي يكشف عنها في طرق عديدة فان اعتماد مصفوفة التباين والتباين المشترك ومنه مصفوفة الارتباط الاعتياديتين سيؤدي الى نتائج مظللة لتحليل المركبات الرئيسة . يهدف هذا البحث الى تناول خوارزمية جديدة وسريعة في تحليل المركبات الرئيسة الحصينة عند احتواء البيانات على قيم شاذة، والتي تفشل فيها الطرائق التقليدية في الكشف عن الشواذ وبالتالي الحصول على نتائج مظللة، وقد تم تطبيق الطريقة لبيان مدى كفاءتها على بيانات واقعية لمتغيرات تؤثر على ارتفاع نسبة الألومينيوم في الدم. ER -