Câu hỏi được gắn thẻ «canonical-correlation»

Phân tích tương quan Canonical (CCA) là một kỹ thuật liên quan đến phân tích thành phần chính (PCA). Mặc dù rất dễ để dạy PCA hoặc hồi quy tuyến tính bằng cách sử dụng biểu đồ phân tán (xem một vài nghìn ví dụ về tìm kiếm hình ảnh …

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

PCA, LDA, CCA và PLS liên quan như thế nào? Tất cả đều có vẻ "phổ" và đại số tuyến tính và được hiểu rất rõ (nói hơn 50 năm lý thuyết được xây dựng xung quanh họ). Chúng được sử dụng cho những thứ rất khác nhau (PCA để …

26 pca  discriminant-analysis  partial-least-squares  canonical-correlation 

Có một mối quan hệ giữa hồi quy và phân tích phân biệt tuyến tính (LDA)? Điểm tương đồng và khác biệt của chúng là gì? Liệu nó có làm nên sự khác biệt nếu có hai lớp hoặc nhiều hơn hai lớp không?

24 regression  logistic  discriminant-analysis  canonical-correlation  reduced-rank-regression 

Trong bài viết này , tác giả liên kết phân tích phân biệt tuyến tính (LDA) với phân tích thành phần chính (PCA). Với kiến ​​thức hạn hẹp của mình, tôi không thể theo dõi làm thế nào LDA có thể hơi giống với PCA. Tôi đã luôn nghĩ rằng …

19 classification  pca  dimensionality-reduction  discriminant-analysis  canonical-correlation 

Phân tích tương quan Canonical (CCA) nhằm mục đích tối đa hóa tương quan thời điểm sản phẩm Pearson thông thường (tức là hệ số tương quan tuyến tính) của các kết hợp tuyến tính của hai bộ dữ liệu. Bây giờ, hãy xem xét thực tế là hệ số …

15 multivariate-analysis  data-transformation  spearman-rho  kendall-tau  canonical-correlation 

Đọc Wikipedia về phân tích tương quan chính tắc (CCA) cho hai vectơ ngẫu nhiên và , tôi đã tự hỏi liệu thành phần chính anslysis (PCA) có giống với CCA khi không?Y X = YXXXYYYX=YX=YX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation 

Đưa ra hai bộ dữ liệu đa chiều là và , một số người thực hiện phân tích đa biến bằng cách xây dựng biến phụ thuộc thay thế bằng phân tích thành phần chính (PCA). Nghĩa là, chạy PCA trên tập , lấy điểm dọc theo thành phần đầu …

9 regression  multiple-regression  pca  canonical-correlation 

Tôi có dữ liệu mô tả tần suất một sự kiện diễn ra trong một giờ ("số lượng mỗi giờ", nph) và thời gian các sự kiện kéo dài ("thời gian tính bằng giây mỗi giờ", dph). Đây là dữ liệu gốc: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, …

8 normal-distribution  data-transformation  logistic  generalized-linear-model  ridge-regression  t-test  wilcoxon-signed-rank  paired-data  naive-bayes  distributions  logistic  goodness-of-fit  time-series  eviews  ecm  panel-data  reliability  psychometrics  validity  cronbachs-alpha  self-study  random-variable  expected-value  median  regression  self-study  multiple-regression  linear-model  forecasting  prediction-interval  normal-distribution  excel  bayesian  multivariate-analysis  modeling  predictive-models  canonical-correlation  rbm  time-series  machine-learning  neural-networks  fishers-exact  factorisation-theorem  svm  prediction  linear  reinforcement-learning  cdf  probability-inequalities  ecdf  time-series  kalman-filter  state-space-models  dynamic-regression  index-decomposition  sampling  stratification  cluster-sample  survey-sampling  distributions  maximum-likelihood  gamma-distribution 

PCA tìm kiếm các yếu tố trong dữ liệu tối đa hóa phương sai được giải thích. Theo phân tích tương quan Canonical (CCA), theo như tôi hiểu, giống như một PCA nhưng tìm kiếm một yếu tố tối đa hóa hiệp phương sai giữa hai bộ dữ liệu. Vì …

8 pca  canonical-correlation  ica 

Câu hỏi này là kết quả của cuộc thảo luận sau câu hỏi trước: Mối liên hệ giữa bình phương nhỏ nhất một phần, hồi quy thứ hạng giảm và hồi quy thành phần chính là gì? Để phân tích thành phần chính, một mô hình xác suất thường được …

7 pca  latent-variable  partial-least-squares  canonical-correlation  reduced-rank-regression