使用Python进行典型相关性分析(Canonical Correlation Analysis)

本文介绍了如何使用Python和NumPy进行典型相关性分析(CCA),通过创建随机矩阵,计算相关系数矩阵,找出最重要共同特征,最后展示可视化过程。

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使用Python进行典型相关性分析(Canonical Correlation Analysis)

典型相关性分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)是一种统计分析方法,用于测量两个变量集之间的线性关系。在这篇文章中,我们将学习如何使用Python和NumPy库来执行CCA,并从数据中找到最重要的共同特征。

首先,我们需要安装NumPy库,可以在终端运行以下命令:

pip install numpy

接下来,我们将创建两个随机矩阵X和Y,每个矩阵都有10个样本和5个特征。

import numpy as np

# 创建两个随机矩阵
X = np.random.rand(10,
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