Temat: Principal Component Analysis (PCA) & Leave-one-out

Witam, czy ktos w tej grupie ma wiedze na temat Leave-one-out metody? Mam wyniki analizy PCA i chcialabym przetestowac je za pomoca metody Leave-one-out. Czy ktokolwiek wie cos o tym, prosze sie ujawnic a wysle dokladnie moje wyniki i co dotychczas mam. Mam nadzieje ze ktos bedzie w stanie mi pomoc.

Temat: Principal Component Analysis (PCA) & Leave-one-out

To jest zwykły V-krotny sprawdzian krzyżowy, tylko dla małych zbiorów (V=card(X)).
Metoda jest dość prosta: Masz N obserwacji. Bierzesz pierwszą i to będzie obserwacja testowa. Pozostałe to obserwacje uczące. Na nich uczysz metodę, na testowej - testujesz. Potem ta obserwacja wraca do zbioru, a "wyrzucasz jako testową" kolejną i ponownie uczysz metodę i walidujesz, obliczasz i zachowujesz sobie potrzebne wskaźniki jakości (MSE, MAPE etc). I tak powtarzasz aż przejdziesz wszystkie obserwacje jako testowe.

Pewnie się przyda: http://cran.r-project.org/web/packages/cvTools/cvTools...

Niestety, z braku czasu nie pomogę z danymi.

Temat: Principal Component Analysis (PCA) & Leave-one-out

Dzieki wielkie Adrian, tak jak piszesz sie robi, ale ja mam PCA wiec cvTools to chyba sie nie da wykorzystac bo to chyba dla regresji? Opisze troche moj przyklad moze ktos bedzie mogl pomoc:
moje dane to
names(dane)
"Rat" "GroupN" "pS1" "pS2" "pS3" "pS4" "pS5" "pS6" "pS7" "pS8" "pCO2"
dane$Rat
10 10 11 11 12 12 5 5 6 6 7 7 9 9
dane$GroupN
1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2 1 2
pozostale kolumny to wyniki pomiarowe

nastepnie robie analize pca:
pca_p = prcomp(dane[,-c(1,2)],scale.=T)

wyniki tej analizy otrzymuje dla dwoch grup: 1, 2
i plotuje graf:
pl <- scatterplot3d(p3[K1,], color="green")
pl$points3d(p3[K2,], col="red")

gdzie: p3 <- pca_p$x[,1:3]
K1 = dane$GroupN == "1"
K2 = dane$GroupN == "2"

teraz chce uzyc Leave-one-out: usunac 1 Rat i zrobic pca, potem zobaczyc czy ten usuniety lezy blizej grupy 1 czy 2
wiec trzebaby policzyc srednia odleglosc od "red" i "green" points

czy ktos moze mi pomoc?

Temat: Principal Component Analysis (PCA) & Leave-one-out

Kama, mogłabyś wkleić rezultat

dput(dane)