KCCA

簡介

‍核典型相關分析(Kernel Canonical Correlation Analysis,KCCA),它的基本思想是將原始空間的樣本通過一個非線性映射映射到一個特徵空間,然後在特徵空間利用線性典型相關分析算法，隱含地實現了原始空間非線性問題的求解。

KCCA 是目前較為常用的非線性典型相關分析方法，KCCA 可以提高原始向量空間的維度，並增加其靈活性。常用的核函式包括：線性核函式、q 階多項式核函式、高斯徑向基礎函式(RBF)核函式和多層感知器(MLP)核函式。