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canonical correlation analysis是什么意思,canonical correlation analysis的意思翻译、用法、同义词、例句

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常用词典

  • [数] 典型相关分析;[数] 典范相关分析

  • 例句

  • By canonical correlation analysis, sampling time was selected, and foliar mutriment elements closely related to forest tree growth were determined.

    用典型相关分析方法选择采样时间、确定与林木生长有密切关系的叶片养分元素。

  • Such new variable is tested by pattern recognition for saturated alcohol and ether, combined with block variables' orthogonal computation and canonical correlation analysis.

    联合块变量正交化和典型相关分析方法,以饱和醇醚的模式识别模型对变量进行了验证。

  • The drive mechanisms of the evolution of landuse pattern are stu***d by means of canonical correlation analysis of NOSA and the trend of evolution of landuse pattern is predicted using GKSIM model.

    并运用NOSA的典型相关分析进行了土地利用格局演变驱动机制研究,借助GKSIM模型对土地利用格局演变趋势进行了预测分析。

  • With SPSS13.0 software, the land use structure of each county in Gansu province was stu***d by using cluster analysis, principal component analysis, canonical correlation analysis and other methods.

    本文借助于SPSS13.0软件,通过聚类分析、主成分分析、典型相关分析等分析方法对甘肃省各县域的土地利用结构进行了研究。

  • In the second, the relations were stu***d with canonical correlation analysis between the agriculture indexes of An'tou tree peony and physicochemical indexes of formulation of media.

    结果表明案头牡丹的农艺指标与基质理化指标相关极显著,两组指标之间的相关主要是由株花蕾数与容重有显著相关引起的。

  • Trend test and canonical correlation analysis were used to study the factors which affected rural drinking water and sanitation.

    利用趋势性检验、典型相关进行农村饮用水和环境卫生的影响因素分析。

  • This paper analyzes the change of cultivated land intensive use degree from 1990 to 2006 in China and its influencing factors using canonical correlation analysis.

    本文运用典型相关分析方法,对全国1990-2006年的耕地利用集约度变化态势及其影响因素进行了分析。

  • Canonical correlation analysis (CCA) is a multivariation analysis technique examining the maximum correlation between two sets of variates.

    典范相关分析是一种检验两组变量间最大相关的多元统计技术。

  • Methods A questionnaire survey was conducted among 917 college students by using coping style questionnaires and EMBU. Data were analyzed by canonical correlation analysis with SAS software.

    方法采用应付方式问卷和父母教养方式评价量表(EMBU)对917名大学生进行问卷调查,利用SAS统计软件包进行典型相关分析。

  • As a new type of algorithm, locality preserving canonical correlation analysis (LPCCA) can solve a large number of non-linear problems.

    局部保持的典型相关分析(LPCCA)是一种能够解决大量非线性问题的新型算法。

  • Canonical correlation analysis and double-stepwise regression analysis were used to discuss the interrelation and interactions of soil main fertility elements and tobacco chemical components.

    采用典型相关分析和逐步回归分析讨论了贵州省主产烟区土壤养分对烟叶的化学成份和品质的影响。

  • A new method of combination of Canonical Correlation Analysis and Maximum Scatter Difference Discriminate Analysis is developed in this paper.

    提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。

  • A new method of combination of Canonical Correlation Analysis(CCA) and Maximum Scatter Difference Discriminate Analysis(MSDDA) is developed in this paper.

    提出了一种融合典型相关分析与最大散度差鉴别分析的特征抽取新方法。

  • The correlation relationship between morphological indices and climatic factors for Corylus heterophylla pollen is researched by means of canonical correlation analysis.

    应用典范相关分析法对榛子花粉形态指标与气候因子相关关系进行了研究。

  • Canonical correlation analysis was applied in provenance research with data from provenance trials of Platycladus orientalis.

    本文以侧柏种源试验为例,将典型相关分析用于种源研究。

  • Aiming at resolving the breeding problem of confection sunflower, canonical correlation analysis was used for its main characters in this research.

    试验针对食用向日葵育种中存在的实际问题,对其主要性状进行典型性相关分析研究。

  • Canonical correlation analysis is shaped and canonical correlation coefficient and canonical variate are separately introduced for population and sample.

    论述了典型相关分析的形成过程,并分别对总体及样本典型相关系数及典型变量作了系统的导出。

  • Based on the theory of classical canonical correlation analysis(CCA), by defining class correlation, an enhanced canonical correlation analysis(ECCA) is proposed.

    在传统的典型相关分析(CCA)基础上,定义了类别相关性,提出了增强典型相关分析(ECCA)方法。

  • By introducing the kernel trick to the canonical correlation analysis(CCA), a feature fusion method based on kernel CCA(KCCA) is established and is then used to capture the associated feat.

    该方法首先采集侧面视角人脸图像,然后将核方法引入到典型相关分析(CCA)中,提出基于核CCA的特征融合方法,并应用其提取人耳人脸的关联特征进行个体的分类识别。

  • Methods From 1978 to 1993, canonical correlation analysis of the farmland rodent density and climate factors in Kaijiang county, Sichuan province was conducted.

    方法采用典型相关分析对开江县1978—1993年农田鼠密度与气象因素进行统计分析。

  • Canonical correlation analysis(CCA) was applied to extract the frequency components of the right-and-left visual fields.

    用典型相关分析法处理数据,提取左右视野区与刺激对应的频率成分。

  • Second, it has simply introduced principal components analysis and canonical correlation analysis.

    在本文中简单介绍了主成分分析,典型相关分析。

  • Factor analysis and canonical correlation analysis(CCA) based on 18 test indices of 595 batches cigarettes manufactured in some Tobacco corporations are carried out.

    应用因子分析与典型相关分析方法对卷烟生产企业批量样品实际检测的18个检测指标进行了数据挖掘与信息抽提。

  • The Pan-pearl River Delta Region; Scientific and Technological Resources Configuration; Canonical Correlation Analysis;

    泛珠三角区域;科技资源配置;典型相关分析;

  • 同义词

  • |canonical analysis;[数]典型相关分析;典范相关分析

  • 专业解析

    典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)是一种用于分析两组随机变量之间线性关系的多元统计方法。其核心目标是寻找两组变量的线性组合,使得这两组线性组合之间的相关系数最大化。该方法由霍特林(Harold Hotelling)于1936年首次提出,现广泛应用于心理学、经济学、生物信息学等领域。

    一、数学原理

    设两组变量分别为 ( X = (X_1, X_2, ldots, X_p) ) 和 ( Y = (Y_1, Y_2, ldots, Yq) )。CCA的目标是找到权重向量 ( mathbf{a} in mathbb{R}^p ) 和 ( mathbf{b} in mathbb{R}^q ),使得线性组合 ( U = mathbf{a}^top X ) 和 ( V = mathbf{b}^top Y ) 的相关系数最大化: $$ max{mathbf{a}, mathbf{b}} rho = frac{text{Cov}(U, V)}{sqrt{text{Var}(U) text{Var}(V)}} $$ 该问题可转化为求解广义特征值问题: $$ Sigma{XX}^{-1} Sigma{XY} Sigma{YY}^{-1} Sigma{YX} mathbf{a} = rho mathbf{a} $$ 其中 ( Sigma{XX}, Sigma{YY} ) 分别为 ( X ) 和 ( Y ) 的协方差矩阵,( Sigma_{XY} ) 为互协方差矩阵。

    二、求解步骤

    1. 标准化数据:对原始变量进行中心化或标准化处理。
    2. 计算协方差矩阵:构建分块协方差矩阵: $$ Sigma = begin{pmatrix} Sigma{XX} & Sigma{XY}Sigma{YX} & Sigma{YY} end{pmatrix} $$
    3. 特征分解:求解广义特征方程,得到典型相关系数 ( rho_1 geq rho_2 geq ldots geq rho_k )(( k = min(p, q) ))及对应的典型变量权重。
    4. 显著性检验:使用Bartlett统计量检验典型相关系数的显著性: $$ chi = -left[ n - 1 - frac{1}{2}(p + q + 1) right] sum_{i=1}^k ln(1 - rho_i) $$ 服从自由度为 ( p times q ) 的卡方分布。

    三、应用场景

    1. 跨模态数据关联:如脑电信号(EEG)与行为数据的关联分析。
    2. 基因组学:研究基因表达谱与临床表型的相关性。
    3. 市场研究:分析消费者属性与产品偏好之间的关系。

    四、与相关方法的对比

    方法 适用场景 与CCA的区别
    主成分分析(PCA) 单组变量降维 CCA关注两组变量间的关联
    多元回归(MLR) 预测单因变量 CCA同时处理多因变量和多自变量
    偏最小二乘(PLS) 高维数据预测 CCA更侧重相关性最大化而非预测

    经典文献参考:

    网络扩展资料

    典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)是一种用于研究两组变量之间整体相关性的多元统计方法。以下为详细解释:

    1.定义与核心思想

    CCA旨在通过构建两组变量的线性组合(称为典型变量),最大化这些组合之间的相关系数,从而反映两组数据的整体关联性。例如,分析身高体重(第一组变量)与跑步能力(第二组变量)之间的关系时,CCA可找到两者的综合指标并衡量其相关性。

    2.起源与发展

    该方法由哈罗德·霍特林(Harold Hotelling)于1936年首次提出,最初应用于生物统计领域,后扩展至经济学、医学等多个学科。

    3.数学原理

    4.应用场景

    5.特点与局限性

    如需进一步了解数学推导或具体案例,可参考统计学教材或权威文献(如、7、11)。

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