Abstract-Vi anser problemet med sparse kanonisk korrelationsanalys (CCA), dvs sökandet efter två linjära kombinationer, en för varje multivariat, som ger maximal korrelation med hjälp av ett angivet antal variabler. Vi föreslår en effektiv numerisk approximation baserad på ett direkt girigt tillvägagångssätt som begränsar korrelationen i varje steg. Metoden är särskilt utformad för att klara av stora datamängder och dess komplexitet beror endast på sparsamhetsnivån. Vi analyserar algoritmens prestanda genom avvägningen mellan korrelation och parsimoni. Resultaten av numerisk simulering tyder på att en betydande del av korrelationen kan fångas upp med ett relativt litet antal variabler. Dessutom undersöker vi användningen av sparse CCA som en legaliseringsmetod när antalet tillgängliga prover är litet jämfört med dimensionerna på multivariaterna.
REF föreslog ett effektivt girigt förfarande som gradvis utökar stödet från de kanoniska vektorerna.
A greedy approach to sparse canonical correlation analysis
{'venue': None, 'journal': 'arXiv: Computation', 'mag_field_of_study': ['Mathematics']}