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

最新推荐文章于 2024-11-27 11:23:48 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/CodeWG/article/details/131075814
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。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

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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典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）Python 实现
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03-01 1303
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05-20
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典型相关分析（CCA）
11-29
CCA———典型相关分析，很经典的论文，需要的拿走，但是因为我也是菜鸟，不得已，还是得要点分。
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05-20
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