非線型正準相関分析とは

非線型正準相関分析 (Nonlinear Canonical Correlation Analysis; NLCCA) は、非線形な関係を持つ複数の変数集合の相関を解析するための手法です。
正準相関分析 (Canonical Correlation Analysis; CCA) は、2つの異なる変数集合の相関関係を調べるための手法であり、NLCCAは、このCCAを非線形な関係に拡張した手法です。
NLCCAは、非線形な関係をモデル化することができるため、線形相関関係を前提としたCCAよりも柔軟性があります。具体的には、基底関数法やカーネル法などの手法を用いて、非線形な関係をモデル化することができます。
アプリケーションとしては、脳波と行動反応などの脳科学データの相関解析、音声と発話内容などの音声データの相関解析、環境と生物種の分布データの相関解析などがあります。
ただし、計算量が多く、解析結果の解釈が難しいという課題も抱えています。また、適切な基底関数やカーネル関数を選択することも重要であり、これによって解析結果が大きく変わることがあります。