CCA给了我们变通的方法。 CCA使用的方法是将多维的X和Y都用线性变换为1维的X'和Y',然后再使用相关系数来看X'和Y'的相关性。将数据从多维变到1位,也可以理解为CCA是在进行降维,将高维数据降到1维,然后再用相关系数进行相关性的分析。 CCA算法思想 上面提到CCA是将高维的两组数据分别降维到1维,然后用相关系...
典型相关分析(CCA)是一种用于研究两组变量之间关系的统计分析方法。它可以帮助我们理解两组变量之间的相关性,并找到它们之间的最大相关方向。CCA在生物医学研究、金融领域、语音识别和图像处理等领域都有广泛的应用。在实际计算中,我们需要进行特征提取和典型相关分析两个步骤。通过了解和应用CCA,我们可以更好地理解和分...
典型相关分析是研究两个多变量(向量)之间之间的线性相关关系,能够揭示出两组变量之间的内在联系。 在一元统计分析中,用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系,用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而,这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系,于是提出了CCA 一般有两个典型的目的: ...
分析时如有需要可保存典型变量,用于后续研究。 (3)结果分析 SPSSAU共输出4个表格:表格1用于典型变量表述典型变量之间的相关关系情况;表格2和表格3用于展示典型变量与研究变量间的数学表达式关系和相关有关系;表格4可用于典型冗余分析。 ①典型相关系数及显著性结果 表1展现的是典型变量的提取情况,上表中共显示共有5...
典型相关分析(CCA) 从总体水平:模型的假设与求解 解释 实际含义 从几何直观理解模型 两种变体:标准化和样本水平 判别分析(DA) 非参:Fisher's Approach 参数:最小ECM(平均错判成本)算法 应用:结合MVN假设 与CCA的联系 分类能力的上限:“有多分得开” 小变式:是否/如何标准化 ...
做14年海康威视的笔试题,有个名词解释是CCA,之前没有接触过,上网查了下,是典型相关分析(Canonical Correlation Analysis),是统计学习方法中一个经典算法,它和PCA,LDA等等矩阵分析算法非常类似,在CCA中我们所关心的问题是找到一个基向量,使得在空间内的两个随机变量在这个基向量上的投影的相关性最大。 看完相关概念...
典型相关分析是一种分析两个多变量集合之间关系的方法。设有两个随机向量 (X) 和 (Y),它们分别包含 (p) 和 (q) 个变量。CCA旨在寻找一种线性组合,使得这两个集合在新的空间中具有最大的相关性。换句话说,它通过最优化两个集合的线性组合,来揭示它们之间的关系。 2. 数学模型 假设我们有两个数据集: (X...
典型相关分析是一种多元统计分析方法,通常用于研究两组变量之间的关系。在CCA中,我们有两组变量X和Y,每组变量包含多个变量。我们的目标是找到一组线性组合,使得这两组线性组合之间的相关性最大化。换句话说,CCA寻找一对典型变量,使它们之间的相关性达到最大。 ### 2. CCA的原理 CCA的原理可以通过数学公式来解释...
理解CCA(典型相关分析)的一种方法是将其视为主成分分析(PCA)的扩展。这种广泛应用的矩阵分解技术识别了一组潜在维度,作为原始观测集中包含的信息的主要变异成分的线性近似。换句话说,PCA能够将一组相关变量重新表达为较少数量的隐藏变异因子。这些潜在的变异源在原始测量中并不总是直接可观察到,但它们共同解释了实际...
CCA典型相关分析 (canonical correlation analysis)利用综合变量对之间的相关关系来反映两组指标之间的整体相关性的多元统计分析方法。它的基本原理是:为了从总体上把握两组指标之间的相关关系,分别在两组变量中提取有代表性的两个综合变量U1和V1(分别为两个变量组中各变量的线性组合),利用这两个综合变量之间的相关关系...