PCA, LDA, CCA 및 PLS


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PCA, LDA, CCA 및 PLS는 어떤 관련이 있습니까? 그것들은 모두 "스펙트럼"과 선형 대수적이며 매우 잘 이해되어 있습니다 (예를 들어 50 년 이상의 이론이 세워져 있습니다). 그것들은 매우 다른 것들 (차원 축소를위한 PCA, 분류를위한 LDA, 회귀를위한 PLS)에 사용되지만 여전히 매우 밀접하게 관련되어 있다고 느낍니다.


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아래 답변에 대한 훌륭한 참고 자료 외에도 Borga et al., 1997, PCA, PLS, MLR 및 CCA에 대한 통합 접근법을 읽을 수 있습니다 .
amoeba는 Reinstate Monica

답변:


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Tijl De Bie는 흥미로운 패턴 " 패턴 인식의 고유 문제 "를 작성하여 기본 / 이중 관점에서 정확히 이것에 대해 이야기합니다. 마지막 세 테이블은 최적화 관점에서 정말 훌륭하게 요약합니다.

1 번 테이블

표 2

표 3

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