canonical-correlation पर टैग किए गए जवाब

कैन्यिकल कॉर्लेशन विश्लेषण (CCA) एक घटक है जो प्रमुख घटक विश्लेषण (PCA) से संबंधित है। जबकि पीसीए या रैखिक प्रतिगमन को स्कैटर प्लॉट का उपयोग करना सिखाना आसान है (Google छवि खोज पर कुछ हज़ार उदाहरण देखें), मैंने सीसीए के लिए समान सहज दो-आयामी उदाहरण नहीं देखा है। कैसे स्पष्ट …

70 regression  data-visualization  pca  canonical-correlation  geometry 

पीसीए, एलडीए, सीसीए और पीएलएस कैसे संबंधित हैं? वे सभी "वर्णक्रमीय" और रैखिक बीजगणितीय लगते हैं और बहुत अच्छी तरह से समझे जाते हैं (कहते हैं कि उनके चारों ओर निर्मित 50+ वर्ष का सिद्धांत)। उनका उपयोग बहुत अलग चीजों के लिए किया जाता है (आयामीता में कमी के लिए …

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

क्या प्रतिगमन और रैखिक भेदभावपूर्ण विश्लेषण (LDA) के बीच एक संबंध है? उनकी समानताएं और अंतर क्या हैं? क्या इससे कोई फ़र्क पड़ता है अगर दो वर्ग हैं या दो से अधिक वर्ग हैं?

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

इस लेख में , लेखक रेखीय विभेदक विश्लेषण (LDA) को प्रमुख घटक विश्लेषण (PCA) से जोड़ता है। अपने सीमित ज्ञान के साथ, मैं यह पालन करने में सक्षम नहीं हूं कि एलडीए पीसीए के समान कैसे हो सकता है। मैंने हमेशा सोचा है कि एलडीए लॉजिस्टिक रिग्रेशन के समान वर्गीकरण …

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

Canonical सहसंबंध विश्लेषण (CCA) का उद्देश्य दो डेटा सेटों के रैखिक संयोजनों के सामान्य पियर्सन उत्पाद-क्षण सहसंबंध (यानी रैखिक सहसंबंध गुणांक) को अधिकतम करना है। यह बहुत ही कारण है कि हम भी उपयोग करते हैं, उदाहरण के लिए, Spearman- है - अब, इस तथ्य है कि इस सहसंबंध गुणांक …

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

दो यादृच्छिक वैक्टर और लिए विहित सहसंबंध विश्लेषण (सीसीए) के बारे में विकिपीडिया को पढ़ते हुए , मैं सोच रहा था कि क्या मुख्य घटक एन्सिलिसिस (पीसीए) रूप में सीसीए के समान है ?XXXYYYX=YX=YX=Y

9 pca  multivariate-analysis  canonical-correlation