CCA(Canonical Correlation Analysis), 즉 정준 상관 분석은 두 개 이상의 변수 집합 간의 최대 공분산 관계를 찾는 다변량 통계 기법입니다.
핵심 개념
- 두 변수 집합 X와 Y 사이에서 가장 높은 상관관계를 가지는 선형 결합(정준 변수) 쌍들을 추출합니다.
- 이는 각 변수 집합 내의 분산을 최대한 보존하면서 두 집합 간의 연관성을 측정하는 데 사용됩니다.
- 주요 결과물은 여러 쌍의 정준 상관 계수이며, 이는 두 집합 간의 선형 관계 강도를 나타냅니다.
CCA는 다변량 데이터 분석에서 숨겨진 구조나 잠재적인 관계를 탐색할 때 유용하며, 차원 축소 기법 중 하나로 활용될 수 있습니다. 분석 과정에서는 고유값 및 특이값 분해 등의 수학적 원리가 적용됩니다.
주성분 분석, 회귀 분석
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