Latent structureMultivariate analysis

Análisis de Correlación Canónica Bayesiano (Bayesian CCA)

El análisis de correlación canónica bayesiano es un modelo generativo probabilístico que identifica una estructura latente compartida entre dos o más conjuntos de variables observadas. Extiende el CCA clásico al colocar distribuciones a priori (priors) sobre los parámetros del modelo, lo que permite una cuantificación de la incertidumbre fundamentada, la determinación automática del número de dimensiones compartidas y robustez cuando los tamaños de muestra son pequeños en relación con la dimensionalidad.

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Fuentes

  1. Bach, F. R. & Jordan, M. I. (2005). A probabilistic interpretation of canonical correlation analysis. Technical Report 688, Department of Statistics, University of California, Berkeley. link
  2. Klami, A., Virtanen, S. & Kaski, S. (2013). Bayesian canonical correlation analysis. Journal of Machine Learning Research, 14, 965-1003. link

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ScholarGate. (2026, June 3). Bayesian Canonical Correlation Analysis. ScholarGate. https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-canonical-correlation-analysis

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ScholarGateBayesian Canonical Correlation Analysis (Bayesian Canonical Correlation Analysis). Recuperado el 2026-06-15 de https://scholargate.app/es/statistics/bayesian-canonical-correlation-analysis · Conjunto de datos: https://doi.org/10.5281/zenodo.20539026