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Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis

机译：正则化广义典范相关分析

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Regularized generalized canonical correlation analysis (RGCCA) is a generalization of regularized canonical correlation analysis to three or more sets of variables. It constitutes a general framework for many multi-block data analysis methods. It combines the power of multi-block data analysis methods (maximization of well identified criteria) and the flexibility of PLS path modeling (the researcher decides which blocks are connected and which are not). Searching for a fixed point of the stationary equations related to RGCCA, a new monotonically convergent algorithm, very similar to the PLS algorithm proposed by Herman Wold, is obtained. Finally, a practical example is discussed.
机译：正则化广义规范相关分析（RGCCA）是对三组或更多组变量的正则化规范相关分析的推广。它构成了许多多块数据分析方法的通用框架。它结合了多块数据分析方法的功能（最大程度地确定标准）和PLS路径建模的灵活性（研究人员确定哪些块是连接的，哪些没有连接）。搜索与RGCCA相关的平稳方程的一个固定点，得到了一种新的单调收敛算法，该算法与Herman Wold提出的PLS算法非常相似。最后，讨论了一个实际的例子。

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