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2006 | OriginalPaper | Buchkapitel

The Sphere-Concatenate Method for Gaussian Process Canonical Correlation Analysis

verfasst von : Pei Ling Lai, Gayle Leen, Colin Fyfe

Erschienen in: Artificial Neural Networks – ICANN 2006

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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We have recently developed several ways of using Gaussian Processes to perform Canonical Correlation Analysis. We review several of these methods, introduce a new way to perform Canonical Correlation Analysis with Gaussian Processes which involves sphering each data stream separately with probabilistic principal component analysis (PCA), concatenating the sphered data and re-performing probabilistic PCA. We also investigate the effect of sparsifying this last method. We perform a comparative study of these methods.

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Metadaten
Titel
The Sphere-Concatenate Method for Gaussian Process Canonical Correlation Analysis
verfasst von
Pei Ling Lai
Gayle Leen
Colin Fyfe
Copyright-Jahr
2006
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/11840930_31