Sliding Window Informative Canonical Correlation Analysis
Arvind Prasadan
规范相关性分析(CCA)是一种在两个数据集之间寻找相关特征集的技术。 在本文中,我们提出了CCA对在线流数据设置的新扩展:滑动窗口信息规范相关性分析(SWICCA)。 我们的方法使用流主成分分析(PCA)算法作为后端,并将这些输出与样品的小滑动窗口相结合,实时估计CCA组件。 我们激励和描述我们的算法,提供数值模拟来表征其性能,并提供理论性能保证。 SWICCA方法适用于并可扩展到极高的尺寸,我们提供了一个真实的数据示例,展示了这种能力。
Canonical correlation analysis (CCA) is a technique for finding correlated sets of features between two datasets. In this paper, we propose a novel extension of CCA to the online, streaming data setting: Sliding Window Informative Canonical Correlation Analysis (SWICCA). Our method uses a streaming principal component analysis (PCA) algorithm as a backend and uses these outputs combined with a small sliding window of samples to estimate the CCA components in real time. We motivate and describe o...