基于典型相關(guān)分析的腦網(wǎng)絡研究方法綜述

摘要： 腦網(wǎng)絡分析在研究大腦的認知活動、探究大腦的信息處理模式和輔助精神類疾病的診斷等方面都起著重要作用。近年來，基于多變量數(shù)據(jù)集的腦網(wǎng)絡研究方法得到了普遍關(guān)注。典型相關(guān)分析(CCA)作為一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的多元統(tǒng)計方法，能夠有效捕捉多變量數(shù)據(jù)間的隱含關(guān)系，被廣泛地應用于腦網(wǎng)絡研究。綜述CCA在腦網(wǎng)絡研究中的作用、具體應用模式、存在的優(yōu)勢和局限性。首先，對傳統(tǒng)的CCA其及常見變體的算法原... （共12頁）