CCA公司

CCA:扩展典型相关分析的R包。典型相关分析(CCA)是一种探索性的统计方法,用来突出在同一实验单元上获得的两个数据集之间的相关性。R(R Development Core Team 2007)中的cancor()函数执行核心计算,但还需要进一步的工作,以便为用户提供更多的工具,以方便对结果的解释。我们实现了一个R包CCA,可从综合R档案网络(CRAN,http://CRAN.R-project.org/)免费获得,以开发数字和图形输出,并使用户能够处理缺失值。CCA包还包括一个正则化版本的CCA,用于处理变量多于单元的数据集。插图是通过对一组来自老鼠营养学研究的数据集的分析给出的。


zbMATH中的参考文献(参考 13篇文章,1标准件)

显示结果1到13,共13个。
按年份排序(引用)

  1. Prates,Marcos Oliveira;Assunço,Renato Martins;Rodrigues,Erica Castilho:通过替换地理质心缓解区域数据问题的空间混淆(2019)
  2. Chaturvedi,Nimisha;de Menezes,Renée X.;Goeman,Jelle J.:检验两大组变量之间关联的全局(\times)全球检验(2017年)
  3. Fieller,Nick:统计矩阵代数基础\texttr(2015)
  4. Tang,Yu-Hang;Kudo,Shuhei;Bian,Xin;Li,Zhen;Karniadakis,George Em:多尺度通用接口:耦合异构解算器的并行框架(2015)
  5. Arthur Tenenhaus;Cathy Philippe;Frouin,Vincent:核广义典型相关分析(2015)
  6. Wilms,Ines;Croux,Christophe:从预测角度进行稀疏典型相关分析(2015)
  7. Cruz Cano,Raul;Lee,Mei Ling Ting:快速正则化典型相关分析(2014)
  8. 袁云浩;孙全森;葛红伟:分数阶嵌入正则相关分析及其在多视角降维识别中的应用(2014)
  9. Lykou,Anastasia;Whittaker,Joe:使用带有积极约束的套索的稀疏CCA(2010)
  10. 夏洛特,索尼森;利尔杰比约恩,亨里克;菲奥雷托斯,托阿斯;方特斯,马格努斯:基因表达和拷贝数变化的典型相关分析(2010年)ioport公司
  11. Cao,Kim Anh Lè;Martin,Pascal G.P.;Robert Granié,Christèle;Besse,Philippe:稀疏规范方法在生物数据集成中的应用:跨平台研究的应用(2009)ioport公司
  12. Cao,Kim Anh-Lè;Rossouw,Debra;Robert Granié,Christèle;Besse,Philippe:整合经济学数据时变量选择的稀疏PLS(2008)
  13. Ignacio González;Sébastien Déjean;Pascal Martin;Alain Baccini:CCA:扩展典型相关分析的R包(2008)不是zbMATH