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一种改进的广义约束典型相关分析方法。 (英语) Zbl 1429.62213号

摘要:提出了一种改进的广义约束典型相关分析(GCCANO)方法。在原始GCCANO中,首先根据数据矩阵行和列上的一些外部信息将数据矩阵分解为多个矩阵的和。然后对分解后的矩阵进行典型相关分析(CANO)。然而,数据矩阵的正交分解并不一定需要数据矩阵定义的投影仪的正交分解。后一个属性在两组变量之间的总关联的加性分区中至关重要。因此,在原始GCCANO中不可能对总关联进行加性分区。本文提出了投影仪的两个正交分解,允许对总关联进行加法分解。分解中的术语有直接的解释。基于这些分解,提出了一种改进的GCCANO方法,同时保留了原始方法的最重要特征。最后给出了一个例子来说明该方法。

MSC公司:

62H20个 关联度量(相关性、典型相关性等)
2008年6月62日 统计问题的计算方法
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全文: 内政部

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