多変量回帰のための正則化正準相関分析

抄録

サンプル数(N)よりも変数の数(p)が多い (N⟨⟨p) 場合の多変量の回帰あるいは分類のために、ケモメトリックスではPartial least squares (PLS) が最も良く用いられている。本研究では、PLSと正則化正準相関分析 (RCCA)を一般化固有値問題による定式化から考察した後、RCCAはPLSと同程度の誤差のモデルをより少ない潜在変数で構築出来ることを実データへの適用結果より示す。