A Probabilistic Interpretation of Canonical Correlation Analysis
A Probabilistic Interpretation of Canonical Correlation Analysis
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DOI：
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发表时间：
2005
期刊：
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通讯作者：
F. Bach;Michael I. Jordan
中科院分区：
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作者：
F. Bach;Michael I. Jordan
我们给出了一个典型相关（CCA）分析作为两个高斯随机向量的潜变量模型的概率解释。我们的解释类似于主成分分析的概率解释（Tipping和Bishop，1999，Roweis，1998）。此外，我们铸造Fisher线性判别分析（LDA）的CCA框架内。
We give a probabilistic interpretation of canonical correlation (CCA) analysis as a latent variable model for two Gaussian random vectors. Our interpretation is similar to the probabilistic interpretation of principal component analysis (Tipping and Bishop, 1999, Roweis, 1998). In addition, we cast Fisher linear discriminant analysis (LDA) within the CCA framework.