CCA的MATLAB源代码

资 源 简 介

CCA的MATLAB源代码

详 情 说 明

典型相关分析（CCA）是一种研究两组变量间关系的多变量统计方法。在MATLAB中实现时，通常通过矩阵运算来求解两组变量的线性组合，使得这些组合之间的相关系数最大化。

实现思路主要分为以下几个步骤：首先对两组变量进行中心化处理，消除均值的影响。随后计算各自的协方差矩阵以及两组变量间的互协方差矩阵。接着通过特征值分解或奇异值分解（SVD）来求解典型相关系数和对应的权重向量。

注释完善的MATLAB代码会详细解释每一步的数学原理，比如协方差矩阵的计算如何反映变量间的联合变异性，以及特征值分解如何提取最具相关性的成分。代码可能还包含对结果的统计检验，例如通过Bartlett检验判断典型相关系数的显著性。

在实际应用中，CCA常用于脑科学中的多模态数据融合，或经济学中的多指标关联分析。其扩展应用包括核CCA处理非线性关系，或稀疏CCA用于高维数据下的特征选择。