Canonical Correlation Analysis

资 源 简 介

Canonical Correlation Analysis

详 情 说 明

在统计学和机器学习中，规范相关分析（Canonical Correlation Analysis）是一种多元统计方法，用于探究两组变量之间的线性关系。这种方法可以帮助我们发现变量之间可能存在的隐含关联性，进而对数据进行更深层次的分析和挖掘。规范相关分析通常被应用于因果关系分析、特征提取、监督学习以及多模态数据融合等领域。因此，学习规范相关分析是非常有意义的，特别是对于那些在数据分析和机器学习方面有兴趣的人。