CCA 如何找到低维公共子空间?

机器算法验证 降维 典型相关
2022-04-08 13:23:02

根据 Wikipedia,典型相关分析 (CCA) 可以找到成对的典型变量。CCA 在许多情况下也被用作降维工具来寻找低维子空间。我想知道如何找到子空间?以及子空间如何与规范变量对相关联?

1个回答

这个问题是基于一个错误的前提,即 CCA 找到了一个“公共子空间”。它不是。

CCA 处理两个数据集,每个数据集有个点:来自数据集的点是维的,存在于中,来自数据集的点是维的,存在于中。大小的两个中心数据矩阵。XYnXpRpYqRqXYn×pn×q

CCA 找到对规范轴。第一对由一个规范轴和一个规范轴组成。数据在这些轴上的投影(称为“规范分量”、“规范变量”或“规范变量”)由给出,并且它们之间的相关性最高其他。下一对数据的投影,具有第二高的相关性,依此类推。m=min(p,q)(w1,v1)w1Rpv1RpXw1Yv1w2v2

所以第一对规范轴在每个空间中定义了一个一维子空间,但它们是两个不同空间中的两个不同子空间前两对定义了一个二维子空间,但它们又是两个不同的子空间。从来没有“公共子空间”,因为空间一开始就不同。XY