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2014年3月9日

摘要: 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$\mathbf{\Phi_X}=(\Phi_X(x_1),\Phi_X(x_2),\cdots,\Phi_X(x_p))^\prime, \mathbf{\Phi_Y}=(\Phi_Y(y_1),\Phi_Y(y_2),\cdots,\Phi_Y(y_q))^\prime$。我们要寻找典型变量$u,v$使相关系数最大,其中$u 阅读全文
posted @ 2014-03-09 21:49 Boostable 阅读(3078) 评论(2) 推荐(3) 编辑