混合概率典型相关性分析
文献类型：期刊论文
| 作者 | 张博2; 郝杰1; 马刚; 岳金朋; 张建华 ; 史忠植
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| 刊名 | 计算机研究与发展
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| 出版日期 | 2015 |
| 卷号 | 52.0期号:007页码:1463 |
| 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 |
| ISSN号 | 1000-1239 |
| 英文摘要 | 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. |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26712]  |
| 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.徐州医学院 2.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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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