Uogólnione korelacja kanoniczna - Generalized canonical correlation
W statystykach The uogólnione kanoniczny korelacja analiza (sojuszu), jest sposobem tworzenia poczucie korelacji krzyżowej macierzy między zbiorami zmiennych losowych, gdy istnieje więcej niż dwa zestawy. Podczas gdy konwencjonalne CCA uogólnia główną analizę składowych (PCA) do dwóch zestawów zmiennych losowych, o sojuszu uogólnia PCA ponad dwa zestawy zmiennych losowych. Te zmienne kanoniczne reprezentowania tych wspólnych czynników , które mogą być znalezione przez dużą PCA wszystkich przekształconych zmiennych losowych po każdy zestaw przeszedł własną PCA.
Aplikacje
Helmert Wolf blokujący (HWB) Metoda estymacji liniowej regresji parametrów można znaleźć optymalne rozwiązanie tylko wtedy, gdy wszystkie korelacje między blokami danych są równe zeru. Mogą one być zawsze wykonane zniknąć poprzez wprowadzenie nowego parametru regresji dla każdego wspólnego czynnika. Sposób GCCA mogą być wykorzystane do znalezienia tych szkodliwych czynników, które tworzą wspólne korelacji krzyżowej między blokami. Jednak nie istnieje optymalne rozwiązanie HWB jeśli zmienne losowe nie zawierają wystarczających informacji na temat wszystkich nowych parametrów regresji.
Referencje
- Afshin wlać, B .; Hossein-Zadeh, GA Strother, SC; Soltanian-Zadeh, H. (2012), "Wzmocnienie powtarzalność fMRI mapy statystycznych z wykorzystaniem uogólnionej analizy korelacji kanonicznej w NPAIRS ram" , NeuroImage 60 (4): 1970-1981. doi : 10,1016 / j.neuroimage.2012.01.137
- Słońce, QS, Liu, ZD, Heng, PA, Xia, DS (2005) "twierdzenie o Ogólnego Canonical rzutowych Wektory". Pattern Recognition 38 (3) 449
- Kettenring, JR (1971) „kanoniczna analiza kilku zestawów zmiennych”. "Biometrika" 58 (3) 433
Linki zewnętrzne
- FactoMineR (bez wieloczynnikową rozpoznawczą oprogramowanie do analizy danych powiązane R )