Resumen

En este trabajo se propone un algoritmo de análisis de correlación canónica de núcleo ortogonal regularizado (ORKCCA). El algoritmo ORCCA puede tratar las relaciones lineales entre dos grupos de variables aleatorias. Pero si las relaciones lineales entre dos grupos de variables aleatorias no existen, el rendimiento del algoritmo ORCCA no funcionará bien. El algoritmo CCA regularizado ortogonal lineal se extiende al espacio no lineal introduciendo el método del núcleo en el CCA. Los resultados experimentales de simulación en bases de datos numéricas artificiales y manuscritas muestran que el método propuesto supera a ORCCA en los problemas no lineales.

• Materias:Ingeniería electrónica Redes Inalámbricas Modelo computacional Procesamiento de señales asistido por computador Procesamiento de datos
• Subjects:Electronic engineering Wireless Networks Computational Model Signal processing computer-assisted Data processing
• Palabras claves:algoritmo orcca, relaciones lineales, variables aleatorias, algoritmo de análisis de correlación canónica, bases de datos numéricas manuscritas, grupos, algoritmo cca, resultados experimentales, método kernel, problemas no lineales
• Keywords:orcca algorithm, linear relationships, random variables, canonical correlation analysis algorithm, handwritten numerals databases, groups, cca algorithm, experimental results, kernel method, nonlinear problems