Measuring the influence of a player in a simple game is a widely studied topic. Shapley-Shubik power index is perhaps the maximum exponent in terms of relevance. Furthermore, other power indexes have been proposed over time. In this paper, we propose yet another power index, defined in terms of winning coalitions. We show that this index coincides with eigenvalues obtained with the Principal Component Analysis method, a broadly used technique in data science to determine the influence of different features given a dataset. Furthermore, we provide a characterization of this proposed index in terms of four properties.


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在统计中,主成分分析(PCA)是一种通过最大化每个维度的方差来将较高维度空间中的数据投影到较低维度空间中的方法。给定二维,三维或更高维空间中的点集合,可以将“最佳拟合”线定义为最小化从点到线的平均平方距离的线。可以从垂直于第一条直线的方向类似地选择下一条最佳拟合线。重复此过程会产生一个正交的基础,其中数据的不同单个维度是不相关的。 这些基向量称为主成分。
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