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混合概率典型相关性分析
张博1; 郝杰2; 马刚; 岳金朋; 张建华; 史忠植
2015
发表期刊计算机研究与发展
ISSN1000-1239
卷号52.0期号:007页码:1463
摘要典型相关性分析(canonical correlation analysis,CCA)是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析(probabilistic CCA,PCCA)的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型(mixture of probabilistic CCA,MixPCCA)以及估计模型参数的2阶段期望最大化(expectation maximization,EM)算法,并给出了使用聚类融合确定局部线性模型数量的方法和MixPCCA模型应用于模式识别的理论框架.在手写体数据集USPS和MNIST上的实验证明,MixPCCA模型通过混合多个局部线性PCCA模型不仅提供了一种捕捉复杂的全局非线性相关性的解决方案,而且还具备检测只在局部区域才存在的相关性的能力.
关键词典型相关性分析 概率典型相关性分析 混合概率模型 聚类融合 模式识别
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26713
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国科学院计算技术研究所
2.徐州医学院
第一作者单位中国科学院计算技术研究所
推荐引用方式
GB/T 7714
张博,郝杰,马刚,等. 混合概率典型相关性分析[J]. 计算机研究与发展,2015,52.0(007):1463.
APA 张博,郝杰,马刚,岳金朋,张建华,&史忠植.(2015).混合概率典型相关性分析.计算机研究与发展,52.0(007),1463.
MLA 张博,et al."混合概率典型相关性分析".计算机研究与发展 52.0.007(2015):1463.
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