典型相关分析matlab代码

以下是一个简单的典型相关分析MATLAB代码示例：

假设我们有两个随机变量 X 和 Y，每个变量有 10 个观测值。我们可以使用 `canoncorr` 函数来进行典型相关分析。下面是一个示例代码：

% 生成两个随机变量 X 和 Y
X = randn(10, 3);
Y = randn(10, 2);

% 执行典型相关分析
[Coeff, Score, Latent, T2, Explained] = canoncorr(X, Y);

% Coeff: 典型相关系数矩阵
% Score: 典型得分矩阵
% Latent: 典型相关变量之间的方差共享程度
% T2: Hotelling T2 统计量
% Explained: 方差解释比例

% 输出典型相关系数矩阵和典型得分矩阵
disp('典型相关系数矩阵：');
disp(Coeff);
disp('典型得分矩阵：');
disp(Score);

运行代码后，输出的结果将包含典型相关系数矩阵和典型得分矩阵。

相关问题

典型相关分析MATLAB代码

以下是一个简单的典型相关分析MATLAB代码示例：

% 生成随机样本数据
X = randn(100, 5);
Y = randn(100, 4);

% 计算典型相关系数
[Coeff, Score, Latent, Tsquare] = canoncorr(X, Y);

% 输出结果
disp('典型相关系数矩阵：');
disp(Coeff);
disp('典型相关变量得分矩阵：');
disp(Score);
disp('每个典型相关变量的方差贡献：');
disp(Latent);
disp('样本的热膨胀值：');
disp(Tsquare);

% 绘制典型相关变量得分图
figure;
plot(Score(:, 1), Score(:, 2), 'o');
xlabel('典型变量得分1');
ylabel('典型变量得分2');
title('典型相关变量得分图');