対応のある2つのベクトル間に存在する共通成分を次元削減により取り出す手法である．具体的には，2つのベクトルを同時に潜在空間に線形写像することによって次元削減し，それらの相関係数を最大化するように行列を最適化する．（実験医学増刊3820より）
機械学習を生命科学に使う！
シークエンスや画像データをどう解析し、新たな生物学的発見につなげるか？
解説は発行当時の掲載内容に基づくものです
本コンテンツは，2018年まで更新されていた同名コンテンツを元に，新規追加・再編集したものです
対応のある2つのベクトル間に存在する共通成分を次元削減により取り出す手法である．具体的には，2つのベクトルを同時に潜在空間に線形写像することによって次元削減し，それらの相関係数を最大化するように行列を最適化する．（実験医学増刊3820より）
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