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Multiblock data analysis with the RGCCA package

Authors :
Girka, Fabien
Camenen, Etienne
Peltier, Caroline
Guillemot, Vincent
Le Brusquet, Laurent
Tenenhaus, Arthur
Laboratoire des signaux et systèmes (L2S)
CentraleSupélec-Université Paris-Saclay-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Institut du Cerveau = Paris Brain Institute (ICM)
Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Institut National de la Santé et de la Recherche Médicale (INSERM)-CHU Pitié-Salpêtrière [AP-HP]
Assistance publique - Hôpitaux de Paris (AP-HP) (AP-HP)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Sorbonne Université (SU)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)
Centre des Sciences du Goût et de l'Alimentation [Dijon] (CSGA)
Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Dijon
Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)
Plateforme Chemosens [Dijon]
Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Institut national d'enseignement supérieur pour l'agriculture, l'alimentation et l'environnement (Institut Agro)-Université de Bourgogne (UB)-Centre National de la Recherche Scientifique (CNRS)-Institut National de Recherche pour l’Agriculture, l’Alimentation et l’Environnement (INRAE)-Institut Agro Dijon
Hub Bioinformatique et Biostatistique - Bioinformatics and Biostatistics HUB
Institut Pasteur [Paris] (IP)-Université Paris Cité (UPCité)
UDOPIA + the European Union’s Horizon 2020 research and innovation program + the AP-HP Foundation, within the framework of the AIRACLES Chair.
Projet RGCCA
ANR-20-THIA-0013,UDOPIA,Programme Doctoral en Intelligence Artificielle de l'Université Paris-Saclay(2020)
European Project: 874583,H2020,H2020-EU.3.1.2.,ATHLETE(2020)
Source :
Journal of Statistical Software, Journal of Statistical Software, 2023, pp.1-36. ⟨10.18637/jss.v000.i00⟩
Publication Year :
2023
Publisher :
HAL CCSD, 2023.

Abstract

International audience; Multiblock component methods aim to study the relationships between several sets of variables. Regularized Generalized Canonical Correlation Analysis (RGCCA) is a unified and flexible framework that gathers fifty years of multiblock component methods. RGCCA offers a unified implementation strategy for all these methods. This implementation is made available within the RGCCA package. In addition, the RGCCA package produces graphical outputs and statistics to assess the robustness/significance of the analysis. The usefulness of the RGCCA package is illustrated in this paper on two real datasets. The RGCCA package is freely available on the ComprehensiveR Archive Network (CRAN) http://www.r-project.org/ and GitHub https://github.com/rgcca-factory/RGCCA.

Details

Language :
English
ISSN :
15487660
Database :
OpenAIRE
Journal :
Journal of Statistical Software, Journal of Statistical Software, 2023, pp.1-36. ⟨10.18637/jss.v000.i00⟩
Accession number :
edsair.od......3379..28bf1ca1cc6931f1098e4f18b45d7e7d
Full Text :
https://doi.org/10.18637/jss.v000.i00⟩