Analyse de corrélation canonique: Vue d'ensemble

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Explore les décompositions spectrales et singulières des valeurs des matrices.

Explore la diagonalisation des matrices symétriques par décomposition orthogonale et le théorème spectral.

Explore les matrices symétriques, leur diagonalisation et leurs propriétés comme les valeurs propres et les vecteurs propres.

Explore les concepts de dépendance, les copules, les corrélations fallacieuses et les corrélations de classement dans les statistiques.

Fournit un aperçu des matrices symétriques, des formes quadratiques et de leurs applications en algèbre linéaire et en analyse.

Déplacez-vous dans la décomposition de valeur singulière et ses applications dans l'algèbre linéaire.

Couvre en détail la décomposition de la valeur singulière (SVD), y compris les propriétés des matrices et la linéarité du système.

Explore les sous-espaces, les spectres et les projections en algèbre linéaire, y compris les matrices symétriques et les projections orthogonales.

Explique la construction de U, la vérification des résultats et l'interprétation de SVD dans la décomposition matricielle.

Introduit des statistiques multivariées, mettant l'accent sur la découverte d'associations entre les composantes des données sous forme vectorielle.