【摘 要】
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典型相关性分析（canonical correlation analysis,CCA）是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性
【机 构】
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中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室,中国科学院大学,中国矿业大学计算机科学与技术学院,徐州医学院医学信息学院
【基金项目】
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国家“九七三”重点基础研究发展计划基金项目(2013CB329502);国家自然科学基金项目(61035003,61202212,61072085,60933004,61379101);国家“八六三”高技术研究发展计划基金项目(2012AA011003);国家科技支撑计划基金项目(2012BA107B02)
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典型相关性分析（canonical correlation analysis,CCA）是一种用来分析2组随机变量之间相关性的统计分析工具,但作为一种线性数学模型,CCA不足以揭示真实世界中大量存在的非线性相关现象.采用局部化的方法,在概率典型相关性分析（probabilistic CCA,PCCA）的基础上,使用概率混合模型框架,提出了混合概率典型相关性分析模型（mixture of probabilistic CCA,MixPCCA）以及估计模型参数的2阶段期望最大化（expectation maxim
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