Canonical Correlation Analysis(CCA)典型相关分析也是一种常用的降维算法.我们知道,PCA(Principal Component Analysis) 主分量分析将数据从高维映射到低维空间同时,保证了数据的分散性尽可能地大, 也就是数据的方差或者协方差尽可能大.而LDA(Linear Discriminant Analysis) 线性判别分析则利用了类标签,利用一种监督学习的方法,将数据从高维空间映射到低维空间时,让不同类的数据尽可能地分开而同一类的数据尽可能地聚

Hello,我是你们人见人爱花见花开的小花.又和大家见面了,今天我们来聊一聊多视图学习利器------CCA. 一 典型相关分析的基本思想 当我们研究两个变量x和y之间的相关关系的时候,相关系数(相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标.相关系数是按积差方法计算,同样以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究线性的单相关系数)是最常用的变量:其中Sxx为标准差. 那我们如何研究两组变量之间的相关关系呢?比如(X1,X2,X3)与(y1,y2)

传统的典型相关分析只能考虑变量之间的线性相关情况,且必须为连续变量,而我们依然可以使用最优尺度变换来拓展其应用范围,使其可以分析非线性相关.数据为分类数据等情况,并且不再仅限于两个变量间的分析, 虽然具体算法非常复杂,但是过程却只要两步,首先对变量进行最优尺度变换,然后对其进行典型相关分析. 我们还是以之前的多重对应分析的案例数据进行分析 过程还是在分析—降维—最佳尺度

我们已经知道,两个随机变量间的相关关系可以用简单相关系数表示,一个随机变量和多个随机变量的相关关系可以用复相关系数表示,而如果需要研究多个随机变量和多个随机变量间的相关关系,则需要使用典型相关分析. 典型相关分析由于研究的是两组随机变量之间的相关关系,因此也属于一种多元统计分析方法,多元统计分析方法基本上都有降维的思想,典型相关分析也不例外,它借用主成分分析的思想,在多个变量中提取少数几个综合变量,将研究多个变量间的相关关系转换为研究几个综合变量的相关关系. 典型相关分析首先在每组变量中寻找线性

Kernel典型相关分析 (一)KCCA 同样,我们可以引入Kernel函数,通过非线性的坐标变换达到之前CCA所寻求的目标.首先,假设映射$\Phi_X: x\rightarrow \Phi_X(x), \Phi_Y: y\rightarrow \Phi_Y(y)$,记$\mathbf{\Phi_X}=(\Phi_X(x_1),\Phi_X(x_2),\cdots,\Phi_X(x_p))^\prime, \mathbf{\Phi_Y}=(\Phi_Y(y_1),\Phi_Y(y_2),\cd

典型相关分析 (一)引入 典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法.他能够揭示出两组变量之间的内在联系. 我们知道,在一元统计分析中,用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系,用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系.然而,这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系,于是提出了CCA.其基本思想和主成分分析非常相似.首先,在每组变量中寻找出变量的线性组合,使得两组的线性组合之间具有最大的相关系数:

1.关键点 #典型相关分析##典型相关分析是用于分析两组随机变量之间的相关程度的一种统计方法,它能够有效地揭示两组随机变量之间的相互(线性依赖)关系#例如 研究生入学考试成绩与本科阶段一些主要课程成绩的相关性#将研究两组变量的相关性问题转化为研究两个变量的相关性问题 此类相关为典型相关##总体典型相关#样本典型相关#典型相关计算 cancor(x,y,xcenter=TRUE,ycenter=TRUE)#x,y是相应的数据矩阵 xcenter,ycenter是逻辑变量 TRUE是将数据中心化 F

  本文介绍了CCA解决的问题,CCA原理的推导过程,以及对计算结果物理意义的解释.并且通过SPSS和R操作演示了一个关于CCA的例子.数据文件下载参考[8],SPSS输出结果文件下载参考[9],R代码文件下载参考[10]. 一.CCA工作原理 1.CCA定义   首先需要搞清楚典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)解决了什么问题,它解决的是一组变量与另外一组变量的相关问题.举个例子,比如想要量化家庭特征与家庭消费之间的关系,其中,家庭特征包括户主的年龄.家

https://www.cnblogs.com/pinard/p/6288716.html

1.从概率论中相关系数推广而来 在概率论中,研究两个变量之间的线性相关情况时,提出了 相关系数 这个概念.做一下推广,如果研究一个变量和多个随机变量之间的线性相关关系时,提出了 全相关系数(或者复相关系数)的概念.然后,在1936年,有个叫做hotelling的数学家,又进一步做了推广,研究 多个随机变量和多个随机变量之间的线性相关关系,提出了 经典相关分析 的理论. 2.经典相关分析的定义 经典相关分析是研究两组变量相关关系的一种多元统计方法. 要研究两组变量:和之间的相关关系,有两种方法:一

各种区块的描述: 很多朋友喜欢听小甲鱼的PE详解,因为他们觉得课堂上老师讲解的都是略略带过,绕得大家云里雾里~刚好小甲鱼文采也没课堂上的教授讲的那么好,只能以比较通俗的话语来给大家描述~ 通常,区块中的数据在逻辑上是关联的.PE 文件一般至少都会有两个区块:一个是代码块,另一个是数据块.每一个区块都需要有一个截然不同的名字,这个名字主要是用来表达区块的用途.例如有一个区块叫.rdata,表明他是一个只读区块.注意:区块在映像中是按起始地址(RVA)来排列的,而不是按字母表顺序. 另外,使用区块名

这与主成分分析有点相似. 0. 基本思想主成分分析(PCA)是把原始有相关性变量,线性组合出无关的变量(投影),以利用主成分变量进行更加有效的分析.而典型相关分析(CCA)的思想是: 分析自变量组 X = [x1,x2,x3…xp],因变量组 Y = [y1,y2,y3…yq] 之间的相关性.(注意这里X的每一个自变量x1是个列向量,代表有多个观测值). 如果采用传统的相关分析,只要求X的每一个变量与Y的每一个变量的相关系数,从而组成相关系数矩阵 R = [rij]p*q ,rij表示第i个自变

 深入理解字节,字节序与字节对齐 一 总述 作为一个职业的coder玩家,首先应该对计算机的字节有所了解. 我们经常谈到的2进制流,字节(字符)流,数据类型流(针对编程),结构流等说法,2进制流,0和1的操作,属于cpu级.从字符流向上都是我们玩家关心,字节流属于操作系统级.今天谈的就是字节流操作. 二 字节 因为计算机用二进制,所以希望基本存储单位的是2的n次方(应该和硬件有关).  这样读取字节的时候,开销不会太高,可以达到最大性能,因为刚开始,计算机是美国发明的,西文字符(英文字母大小写,

问题: 大数相加不能直接使用基本的int类型,因为int可以表示的整数有限,不能满足大数的要求.可以使用字符串来表示大数,模拟大数相加的过程. 思路: 1.反转两个字符串,便于从低位到高位相加和最高位的进位导致和的位数增加: 2.对齐两个字符串,即短字符串的高位用‘0’补齐,便于后面的相加: 3.把两个正整数相加,一位一位的加并加上进位. 具体代码如下: /** * 用字符串模拟两个大数相加 * @param n1 加数1 * @param n2 加数2 * @return 相加结果 */ pu

联合标定三维雷达和IMU,第一步要先对齐两种传感信息的时间戳. ros官网提供了message_filters用于对齐多种传感信息的时间戳. http://wiki.ros.org/message_filters#Time_Synchronizer 需要提示一点,对齐时间戳有两种方式,一种是时间戳完全对齐 ExactTime Policy ,另一种是时间戳相近 ApproximateTime Policy ,前者更为严格. 本人选用时间戳相近的对齐方法,代码如下: #include <messa

/*文章中用到的代码只是一部分,需要源码的可通过邮箱联系我 1978702969@qq.com*/ 在上篇博客中提到了JAVA图形界面开发时的两种布局,流式布局和边框布局. 在实际使用中可能会发现,往容器中添加组件往往并不能得到想要的结果.比如想上下对齐两个组件,而流式布局是从左到右的,此时就很难实现上下对齐,此篇文章将介绍两个方法. 1.直接使用坐标贴图 如下面这个计算器的制作 package Graphic; import java.awt.BorderLayout; import java

原文:https://www.cnblogs.com/AlexMiller/p/5509609.html 字节对齐的原因 为了提高 CPU 的存储速度,编译器会对 struct 和 union的存储进行优化,即进行字节对齐. 对齐方式 对于 struct 或 union 中的 struct 或者 union 来说,它们的字节对齐标准就是它的所有成员中字节数最大的数据的字节数. 一般情况下 C/C++ 的变量所占用的字节数 char:    1字节: short:   2字节: int:     

1. 题目 2. 解答 2.1 方法一 在 LeetCode 206--反转链表 和 LeetCode 2--两数相加 的基础上,先对两个链表进行反转,然后求出和后再进行反转即可. /** * Definition for singly-linked list. * struct ListNode { * int val; * ListNode *next; * ListNode(int x) : val(x), next(NULL) {} * }; */ class Solution { pu

​前言  单阶段目标检测通常通过优化目标分类和定位两个子任务来实现,使用具有两个平行分支的头部,这可能会导致两个任务之间的预测出现一定程度的空间错位.本文提出了一种任务对齐的一阶段目标检测(TOOD),它以基于学习的方式显式地对齐这两个任务. TOOD在MS-CoCO上实现了51.1Ap的单模型单尺度测试.这大大超过了最近的单阶段检测器,如ATSS(47.7AP).GFL(48.2AP)和PAA(49.0AP),它们的参数和FLOPs更少. 本文来自公众号CV技术指南的论文分享系列 关注公众号C

•小试牛刀 我们自定义两个结构体 A 和 B: struct A { char c1; char c2; int i; double d; }; struct B { char c1; int i; char c2; double d; }; 通过定义我们可以看出,结构体 A 和 B 拥有相同的成员,只不过在排列顺序上有所不同: 众所周知,char 类型占 1 个字节,int 类型占 4 个字节,double 类型占 8 个字节: 那么,这两个结构体所占内存空间大小为多少呢?占用的空间是否相同?