Analyse canonique à noyaux
L'analyse canonique à noyaux, parfois aussi nommé analyse à noyaux des corrélations canoniques, (kernel canonical correlation analysis[i 1] en anglais, d'où KCCA) étend l'analyse canonique ordinaire grâce à l'astuce du noyau.
Définition Mathématiques
Supposons que nous avons X et Y deux matrices, celle ci vont être transformé dans deux espaces de Hilbert, et . Le but est alors de trouver le a et le b tel que, si et , la corrélation sera maximale entre U et V.
Nous pouvons l'écrire de la manière suivante [i 2]:
Par le théorème de Mercer, les produits scalaires et peuvent être remplacé par des noyaux et .
On peut alors calculer et comme les solutions du problème aux valeurs propres généralisé suivant[i 3] :
Liens avec d'autres méthodes
Elle peut être vue comme la composition de deux analyses en composantes principales à noyaux avec une analyse d'une analyse canonique des corrélations classique.
Notes et références
Notes
Références
Ouvrages spécialisés
Articles publiés sur internet
- ↑ S. Y. Huang, M. H. Lee et C. K. Hsiao, « Nonlinear measures of association with kernel canonical correlation analysis and applications », Journal of Statistical Planning and Inference, vol. 139, no 7, , p. 2162 (DOI 10.1016/j.jspi.2008.10.011, lire en ligne)
- ↑ (en) Shotaro Akaho, « A kernel method for canonical correlation analysis », arxiv, (lire en ligne)
- ↑ (en) F.R. Bach et M.I. Jordan, « KERNEL INDEPENDENT COMPONENT ANALYSIS », 2003 IEEE International Conference on Acoustics, Speech, and Signal Processing, 2003. Proceedings. (ICASSP '03)., (lire en ligne)
Voir aussi
Bibliographie
Articles connexes
Liens internes
- Analyse canonique des corrélations
- Analyse canonique généralisée
- Analyse des données
- Exploration de données
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