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Latent structureMultivariate analysis

Análise de Correlação Canônica Bayesiana (Bayesian CCA)

A análise de correlação canônica bayesiana é um modelo generativo probabilístico que identifica uma estrutura latente compartilhada entre dois ou mais conjuntos de variáveis observadas. Ela estende a CCA clássica ao colocar priors nos parâmetros do modelo, permitindo quantificação de incerteza de forma fundamentada, determinação automática do número de dimensões compartilhadas e robustez quando os tamanhos das amostras são pequenos em relação à dimensionalidade.

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Fontes

  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/pt/statistics/bayesian-canonical-correlation-analysis

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