On R-package

Abstract

Canonical correlation analysis(CCA)는 다변량 분석에서 널리 쓰이는 통계기법 중 하나이다. 그러나, 관계성을 찾는 두 변수 set 중 하나라도 변수 개수가 데이터의 개수보다 많을 경우 CCA를 사용할 수 없다. 공분산 행렬의 역함수가 계산되지 않기 때문이다. 이러한 문제를 극복하기 위해 이전 연구에서 seeded CCA 기법을 도입시켰다. seedCCA 패키지는 seeded CCA과정을 R에서 시행해주는 패키지이다. R언어는 무료 배포되는 통계 프로그램으로, 통계학자들 사이에 학술적, 상업적으로 많이 사용되는 프로그램이다. 이 글의 가장 큰 목적은 seedCCA패키지를 소개하고, 제대로 된 사용 매뉴얼을 제공하는 것이다. 이 논문이 고차원 데이터분석을 원활이 진행하는 데 기여할 수 있기를 기대한다.;Canonical correlation analysis (CCA) is one of the most widely used statistical techniques in multivariate analysis. However, CCA can not be used if any of the two variable sets for finding the relationship has more variables than the number of data. because, The inverse function of the covariance matrix is not calculated. To overcome this problem, seeded CCA was introduced in previous studies. The seedCCA-package is a package that performs the seeded CCA procedure in R. The R language is a statistical program distributed for free , and is a popular academic and commercial program among statisticians. The main purpose of this article is to introduce the seedCCA package and provide a proper use manual. We hope that this paper will contribute to the smooth progress of high - dimensional data analysis.