استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus)
Other Title(s)
Using kernel principal component analysis of treating linear multiplicity problem for covid-19 injured data
Joint Authors
هبة مصطفى فوزي
الراوي، أسماء غالب جابر حسن
Source
مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم
Issue
Vol. 2022, Issue 51 (30 Jun. 2022), pp.12-22, 11 p.
Publisher
al-Rafidain University College
Publication Date
2022-06-30
Country of Publication
Iraq
No. of Pages
11
Main Subjects
Topics
Abstract EN
The main goal of using multivariate analysis method is to summarize the large number of data whose explanatory variables are correlated with each other by strong and complex relationships, i.
e.
most of them are simplistic methods that help the researcher form an idea and conclusion about these overlapping groups.
The classical principal component analysis method is used to turn a set of related variables into orthogonal components called principal components, but it is difficult to deal with this data in the principal component method if the data matrix is nonlinear.
We used (18) variables representing the governorates of Iraq and data about the number of people infected with the new Coronavirus, based on the daily epidemiological situation of the Public Health Department of the Iraqi Ministry of HealthThis research aims to use Kernel Principal Component Analysis (KPCA) to deal with the Non-linear data set.
It is similar to Principal Component Analysis but it's mapping the data in high dimensional space called feature space.
The results show that the problem of linear multiplicity can be addressed by using principal component analysis method, where the correlated variables represented with a smaller number of orthogonal components, which amounted to (14) principal component that explained a percentage (84% ) of the total variance.
American Psychological Association (APA)
الراوي، أسماء غالب جابر حسن وهبة مصطفى فوزي. 2022. استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus). مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم،مج. 2022، ع. 51، ص ص. 12-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1405903
Modern Language Association (MLA)
الراوي، أسماء غالب جابر حسن وهبة مصطفى فوزي. استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus). مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم ع. 51 (2022)، ص ص. 12-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1405903
American Medical Association (AMA)
الراوي، أسماء غالب جابر حسن وهبة مصطفى فوزي. استعمال تحليل المركبات الرئيسة اللبية لمعالجة مشكلة التعدد الخطي لبيانات اعداد المصابين بفيروس كورونا المستجد (Coronavirus). مجلة كلية الرافدين الجامعة للعلوم. 2022. مج. 2022، ع. 51، ص ص. 12-22.
https://search.emarefa.net/detail/BIM-1405903
Data Type
Journal Articles
Language
Arabic
Notes
-
Record ID
BIM-1405903