稀疏典型相关分析
机器学习
2017-06-06 v2 应用统计
摘要
典型相关分析由 Hotelling [6] 提出，用于测量两个多维变量之间的线性关系。在高维设定下，经典的典型相关分析会失效。我们通过对典型向量添加 l1 约束，提出了一种稀疏典型相关分析，并展示了如何使用线性化交替方向乘子法（ADMM）以及将 TFOCS 作为黑箱来高效求解。我们在模拟数据上说明了这一想法。
引用
@article{arxiv.1705.10865,
title = {Sparse canonical correlation analysis},
author = {Xiaotong Suo and Victor Minden and Bradley Nelson and Robert Tibshirani and Michael Saunders},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.10865},
year = {2017}
}