Analisi della correlazione canonica

In statistica, l'analisi della correlazione canonica (CCA nell'acronimo inglese) è un metodo per inferire informazioni da matrici di covarianza incrociata. Dati due vettori di variabili aleatorie ${\textstyle X=(X_{1},\ldots ,X_{n})}$ e ${\textstyle Y=(Y_{1},\ldots ,Y_{m})}$ con correlazioni fra di esse, la CCA mira a trovare combinazioni lineari di $X$ e $Y$ che presentino la massima correlazione fra loro^[1]. Il metodo è stato proposto per primo da Harold Hotelling nel 1936, sebbene l'idea fosse presente già nel 1875 in una pubblicazione^[2] del matematico Camille Jordan.

^ (EN) Canonical Correlation Analysis, Springer, 2007, pp. 321–330, DOI:10.1007/978-3-540-72244-1_14, ISBN 978-3-540-72244-1. URL consultato il 16 marzo 2022.
^ Camille Jordan, Essai sur la géométrie à n dimensions, in Bulletin de la Société mathématique de France, vol. 2, 1875, pp. 103–174, DOI:10.24033/bsmf.90. URL consultato il 16 marzo 2022.

[1] (EN) Canonical Correlation Analysis, Springer, 2007, pp. 321–330, DOI:10.1007/978-3-540-72244-1_14, ISBN 978-3-540-72244-1. URL consultato il 16 marzo 2022.

[2] Camille Jordan, Essai sur la géométrie à n dimensions, in Bulletin de la Société mathématique de France, vol. 2, 1875, pp. 103–174, DOI:10.24033/bsmf.90. URL consultato il 16 marzo 2022.

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