面向两变量依赖的不等式求解方法

• 作者: 苏本革
• 来源期刊: 科学咨询
• 关键词: 典型相关分析 特征融合 柯西不等式 图像识别
• 年，卷（期）: 2021,（22）
• 所属期刊栏目: 教学探讨
• 页码范围: 164-165
• 页数: 2页
• 语种: 中文

摘要

典型相关分析是一种重要的两变量依赖分析方法,它是研究两组变量之间相关的一种统计分析方法,能够有效地揭示两组变量之间的相互线性依赖关系.它借助主成分分析降维的思想,用少数几对综合变量来反映两组变量间的线性相关性质.本文首先描述了典型相关分析的统计思想,定义了总体典型相关变量及典型相关系数,并详细介绍了利用柯西不等式的求解思路.在Coil20数据集上的实验结果表明,此种求解之下的典型相关分析方法在特征融合中具有较好的识别率和鲁棒性.