典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）Python 实现

典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis）Python 实现

典型相关性分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种统计方法，用于探索两组变量之间的线性关联性。它可以帮助我们理解两个多维数据集之间的共同变化模式，并找到它们之间的最大相关性。

在本文中，我们将使用Python来实现典型相关性分析。我们将使用NumPy和Scikit-learn库进行数据处理和CCA实现。

首先，我们需要安装所需的库。可以使用以下命令来安装它们：

pip install numpy scikit-learn

接下来，我们将生成一些示例数据用于CCA分析。假设我们有两个数据集X和Y，每个数据集包含5个样本和3个特征。我们将使用NumPy的随机函数来生成这些数据：

import numpy as np

# 生成示例数据
np.random.seed(