Preguntas etiquetadas con canonical-correlation

El análisis de correlación canónica (CCA) es una técnica relacionada con el análisis de componentes principales (PCA). Si bien es fácil enseñar PCA o regresión lineal utilizando un diagrama de dispersión (vea algunos miles de ejemplos en la búsqueda de imágenes de Google), no he visto un ejemplo bidimensional intuitivo …

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

¿Cómo se relacionan PCA, LDA, CCA y PLS? Todos parecen "espectrales" y algebraicos lineales y muy bien entendidos (digamos más de 50 años de teoría construida alrededor de ellos). Se usan para cosas muy diferentes (PCA para la reducción de la dimensionalidad, LDA para la clasificación, PLS para la regresión) …

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

¿Existe una relación entre la regresión y el análisis discriminante lineal (LDA)? ¿Cuáles son sus similitudes y diferencias? ¿Hay alguna diferencia si hay dos clases o más de dos clases?

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

En este artículo , el autor vincula el análisis discriminante lineal (LDA) con el análisis de componentes principales (PCA). Con mi conocimiento limitado, no puedo seguir cómo LDA puede ser algo similar a PCA. Siempre he pensado que LDA era una forma de algoritmo de clasificación, similar a la regresión …

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

El análisis de correlación canónica (CCA) tiene como objetivo maximizar la correlación habitual del momento del producto de Pearson (es decir, el coeficiente de correlación lineal) de las combinaciones lineales de los dos conjuntos de datos. Ahora, considere el hecho de que este coeficiente de correlación solo mide asociaciones lineales; …

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

Al leer Wikipedia sobre el análisis de correlación canónica (CCA) para dos vectores aleatorios e , me preguntaba si la respuesta de componentes principales (PCA) es la misma que CCA cuando ?XXXYYYX=YX=YX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation 

Dados dos conjuntos de datos multidimensionales, e , algunas personas realizan análisis multivariables mediante la construcción de una variable dependiente sustituta mediante el análisis de componentes principales (PCA). Es decir, ejecute PCA en el conjunto , tome puntajes a lo largo del primer componente , y ejecute una regresión múltiple …

9 regression  multiple-regression  pca  canonical-correlation 

Tengo datos que describen con qué frecuencia tiene lugar un evento durante una hora ("número por hora", nph) y cuánto duran los eventos ("duración en segundos por hora", dph). Estos son los datos originales: nph <- c(2.50000000003638, 3.78947368414551, 1.51456310682008, 5.84686774940732, 4.58823529414907, 5.59999999993481, 5.06666666666667, 11.6470588233699, 1.99999999998209, NA, 4.46153846149851, 18, 1.05882352939726, 9.21739130425452, …

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