Kanoniczna analiza korelacji (CCA) jest techniką związaną z analizą głównych składników (PCA). Chociaż łatwo jest nauczyć się PCA lub regresji liniowej za pomocą wykresu punktowego (zobacz kilka tysięcy przykładów w wyszukiwaniu obrazów w Google), nie widziałem podobnego intuicyjnego dwuwymiarowego...
W jaki sposób powiązane są PCA, LDA, CCA i PLS? Wszystkie wydają się „widmowe” i algebraiczne liniowe i bardzo dobrze rozumiane (powiedzmy, że ponad 50 lat teorii wokół nich zbudowanych). Są używane do bardzo różnych rzeczy (PCA do redukcji wymiarów, LDA do klasyfikacji, PLS do regresji), ale nadal...
Czy istnieje związek między regresją a liniową analizą dyskryminacyjną (LDA)? Jakie są ich podobieństwa i różnice? Czy robi to jakąkolwiek różnicę, jeśli istnieją dwie klasy lub więcej niż dwie
W tym artykule autor łączy liniową analizę dyskryminacyjną (LDA) z analizą głównych składników (PCA). Przy mojej ograniczonej wiedzy nie jestem w stanie śledzić, w jaki sposób LDA może być nieco podobny do PCA. Zawsze uważałem, że LDA jest formą algorytmu klasyfikacji, podobną do regresji...
Kanoniczna analiza korelacji (CCA) ma na celu maksymalizację zwykłej korelacji iloczynu Pearsona z momentem produktu (tj. Współczynnik korelacji liniowej) kombinacji liniowych dwóch zestawów danych. Rozważmy teraz fakt, że ten współczynnik korelacji mierzy tylko asocjacje liniowe - właśnie dlatego...
Czytanie Wikipedii o kanonicznej analizie korelacji (CCA) dla dwóch losowych wektorówXXX i YYY, Zastanawiałem się, czy odpowiedź głównego składnika (PCA) jest taka sama jak CCA, kiedy X=