Simple component analysis based on RV coefficient

L'analisi delle componenti principali (ACP) è, tra le tecniche di riduzione delle dimensioni, quella maggiormente utilizzata in quanto presenta delle proprietà ottimali rispetto alle altre presenti in letteratura. In molti casi reali, tuttavia, l'ACP genera dei risultati difficilmente interpretabili. Al fine di migliorare l'interpretabilità dei risultati, in letteratura sono state proposte diverse tecniche che fanno uso di criteri sub-ottimali tra i quali l'analisi delle componenti semplici (SCA - Rousson and Gasser, 2003). Obiettivo del presente lavoro è quello di confrontare le diverse tecniche proposte in letteratura e di proporre una variante di SCA che fa uso del coefficiente di correlazione vettoriale RV.