In the present paper, various solutions for generalized canonical correlation analysis (GCCA) are considered depending on the criteria and constraints. For the comparisons of some characteristics of the solutions, we provide with certain unifying stationary equations which might to also useful to obtain various generalized canonical correlation analysis solutions. In addition, we suggest an approach for the generalized canonical correlation analysis by exploiting the concept of maximum eccentricity originally de-signed to test the internal independence structure. The solutions, including new one, are compared through unifying stationary equations and by using some numerical illustrations. A type of iterative procedure for the GCCA solutions is suggested and some numerical examples are provided to illustrate several GCCA methods.
In this paper we applied pattern recognition approach to detect audio forgery. Classification of the microphone types and models can help determining the authenticity of the recordings. Canonical correlation analysis was applied to extract feature for microphone classification. We utilized the linear dependence between two near-silence regions. To utilize the advantage of multi-feature based canonical correlation analysis, we selected three commonly used features to capture the temporal and spectral characteristics. Using three different microphones, we tested the usefulness of multi-feature based characteristics of canonical correlation analysis and compared the results with single feature based method. The performance of classification rate was carried out using the backpropagation neural network. Experimental results show the promise of canonical correlation features for microphone classification.
In this study, canonical correlation analysis (CCA) was applied to estimate the relationship between three different sexual maturity traits (X set: days to first egg (DFE), weight of the first egg (WFE), body weight at first egg (BWFE)) and level of nutrient intake (Y set: energy (EI) and protein intake (PI)) or the egg production traits at two different periods (Z set: number of egg (NE1 and NET) and weight of egg (WE1 and WET) from 22 to 25 (Wfirst) and 22 to 33 wk of age (Wall), respectively), which were measured from 64 egg-type pullets (Isa Brown) manipulated for time of access to energy and protein sources to onset of egg production. Partial CCA (PCCA) was used to eliminate the contribution of differences in the levels of nutrient intake to canonical variables for X and Z sets at the first production period. Estimated canonical correlation coefficients between X set and Y set (0.429, p = 0.042), X set and Z set (0.390, p = 0.007 for Wfirst) and within Z set (between Wfirst and Wall; 0.780, p<0.001), and partial canonical correlation coefficient between X set and Z set (0.415, p = 0.009) were significant. Canonical weights and loadings from CCA indicated that the BWFE had the largest contribution compared to the DFE and WFE to variation of egg number produced at two different periods. The results from PCCA indicated that the contribution of PI and EI to the degree of the correlation between canonical variables for X and Z sets were unfavourable. In conclusion, the effect of body weight at sexual maturity upon the availability of nutrients can have a higher contribution to variation of egg production in pullets if the contribution of differences in nutrient intakes to onset of egg production were eliminated.
정준상관 행렬도(canonical correlation biplot)는 정준상관분석에서 두 변수 집단에 의해서 측정된 다변량 자료에서 변수 집단 간의 관계와 개체들의 관계를 탐색하기 위한 2차원 그림이다. 이는 일반적으로 최용석 (2006, 1장)의 한 변수 집단에 의한 행렬자료에 대한 일반적인 행렬도를 두 변수 집단에 의한 행렬자료로 확장한 것으로 볼 수 있다. 최근에 Choi와 Kim (2008)은 개체들이 많은 대용량 자료에서 행렬도의 해석상 힘든 문제점을 지적하고 이를 극복하는 데 군집분석을 활용하는 방법을 제시하고 있다. 일반적인 행렬도에서 발생하는 대용량 자료에 대한문제는 정준상관 행렬도에서도 동일하게 발생하곤 한다. 본 연구에서는 2006년도 KLPGA 선수 중 상금 순위 상위 50명을 대상으로 정준상관 행렬도를 통해 기술요인변수군(평균 퍼팅수. 그린 적중율, 파 세이브율, 파 브레이크율)과 경기성적요인변수군(상금, 평균 타수)간의 관련성을 살펴보고 군집분석을 활용하여 각 선수들의 군집을 시도하려한다.
일반적으로 수중표적 인식에서는 표적의 형상/재질에 따른 수신 표적신호의 공간적인 정보를 특징인자로 추출하여 식별하고자 하는 특징을 추출하였다. 또한, 표적신호의 수신 위치에 덜 민감한 특징파라미터 추출을 위해 다양한 신호처리 기법을 적용하는 연구가 수행되어 왔다. 본 논문에서는 표적신호의 수신위치에 상대적으로 민감하지 않은 정준상관분석(Canonical correlation Analysis; CCA)을 사용하여 합성된 수중물체의 특징을 분석하였다. 다중각도 환경에서 특징추출을 위해 정준산관분석기법이 적용되었으며, 각각 다른 각도에서 수중물체에 반사되어 되돌아오는 연속적인 두개의 소나신호를 대상으로 정준상관분석을 수행하여 두 신호의 상관성을 분석하였다.
The dynamical model forecasts using state-of-art general circulation models (GCMs) have some limitations to simulate the real climate system since they do not depend on the past history. One of the alternative methods to correct model errors is to use the canonical correlation analysis (CCA) correction method. CCA forecasts at the present time show better skill than dynamical model forecasts especially over the midlatitudes. Model outputs are adjusted based on the CCA modes between the model forecasts and the observations. This study builds a canonical correlation prediction model for subseasonal (June) precipitation. The predictors are circulation fields over western North Pacific from the Global Seasonal Forecasting System version 5 (GloSea5) and observed snow cover extent over Eurasia continent from Climate Data Record (CDR). The former is based on simultaneous teleconnection between the western North Pacific and the East Asia, and the latter on lagged teleconnection between the Eurasia continent and the East Asia. In addition, we suggest a technique for improving forecast skill by applying the ensemble canonical correlation (ECC) to individual canonical correlation predictions.
An extended version of the minimax eccentricity factor estimation for multiple set case is proposed. In addition, two more simple methods for multiple set factor analysis exploiting the concept of generalized canonical correlation analysis is suggested. Finally, a certain connection between the generalized canonical correlation analysis and the multiple set factor analysis is derived which helps us clarify the relationship.
Communications for Statistical Applications and Methods
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제3권1호
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pp.11-19
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1996
Canonical correlation analysis is a multivariate technique for identifying and quantifying the statistical relationship between two sets of variables. Like most multivariate techniques, the main objective of canonical correlation analysis is to reduce the dimensionality of the dataset. It would be particularly useful if high dimensional data can be represented in a low dimensional space. In this study, we will construct statistical graphs for paired sets of multivariate data. Specifically, plots of the observations as well as the variables are proposed. We discuss the geometric interpretation and goodness-of-fit of the proposed plots. We also provide a numerical example.
Purpose: The purpose of this study was to examine the canonical correlation between organizational culture and nurses' informatics competency. Method: Participants in this study were 354 nurses from three hospitals and one university. The scales of organizational culture, informatics competency for nurses were used. Descriptive statistics, Pearson correlation coefficient, canonical correlation were used for data analysis. Results: The dominant organizational culture was hierarch-oriented culture. Nursing informatics competency of the participants was relatively low with a mean score 3.04. Organizational culture was related to informatics competency with 2 significant canonical variables. The first variate showed the higher four subcategories of organizational culture showed the better nursing informatics. The second variate indicated that nurses felt higher innovation-related and lower hierarch-related culture showed higher medical informatics-related software usage and computer related information management, lower perception of informatics and information search using internet. Conclusion: Organization culture has a major of impact on the success of information system use. Therefore, the continuous strategy for higher innovation-related organizational culture such as management support should be needed.
In this study, we introduce a canonical correlation analysis method to accurately assess the tunnel damage potential of ground motion. The proposed method can retain information relating to the initial variables. A total of 100 ground motion records are used as seismic inputs to analyze the dynamic response of three different profiles of tunnels under deep and shallow burial conditions. Nine commonly used ground motion parameters were selected to form the canonical variables of ground motion parameters (GMPCCA). Five structural dynamic response parameters were selected to form canonical variables of structural dynamic response parameters (DRPCCA). Canonical correlation analysis is used to maximize the correlation coefficients between GMPCCA and DRPCCA to obtain multivariate ground motion parameters that can be used to comprehensively assess the tunnel damage potential. The results indicate that the multivariate ground motion parameters used in this study exhibit good stability, making them suitable for evaluating the tunnel damage potential induced by ground motion. Among the nine selected ground motion parameters, peck ground acceleration (PGA), peck ground velocity (PGV), root-mean-square acceleration (RMSA), and spectral acceleration (Sa) have the highest contribution rates to GMPCCA and DRPCCA and the highest importance in assessing the tunnel damage potential. In contrast to univariate ground motion parameters, multivariate ground motion parameters exhibit a higher correlation with tunnel dynamic response parameters and enable accurate assessment of tunnel damage potential.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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