Classical canonical correlation analysis seeks the associations between two data sets, i.e. it searches for linear combinations of the original variables having maximal correlation. Our task is to maximize this correlation. This problem is equivalent to solving the generalized eigenvalue problem. The maximal correlation coefficient (being a solution of this problem) is the first canonical correlation coefficient. In this paper we construct nonlinear canonical correlation analysis in reproducing kernel Hilbert spaces. The new kernel generalized eigenvalue problem always has the solution equal to one, and this is a typical case of over-fitting. We present methods to solve this problem and compare the results obtained by classical and kernel canonical correlation analysis.
Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies
Informacja
SZANOWNI CZYTELNICY!
UPRZEJMIE INFORMUJEMY, ŻE BIBLIOTEKA FUNKCJONUJE W NASTĘPUJĄCYCH GODZINACH:
Wypożyczalnia i Czytelnia Główna: poniedziałek – piątek od 9.00 do 19.00