典型相关分析Python手写代码

典型相关分析是一种用于分析两组变量之间关系的统计方法，它可以用于探索两组变量之间的线性关系。下面是一个使用Python实现典型相关分析的示例代码：

import numpy as np
from scipy import stats

# 生成两组随机数据
x = np.random.normal(size=100)
y = np.random.normal(size=100)

# 计算典型相关系数
r, _ = stats.canoncorr(x, y)

print("Canonical Correlation Coefficient: ", r)

在这个示例中，我们使用NumPy生成两组随机数据，然后使用SciPy库中的`stats.canoncorr()`函数计算它们之间的典型相关系数。输出结果为两组变量之间的典型相关系数。

相关问题

典型相关分析python代码

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种用于探索两个多元变量之间关系的统计方法。它可以帮助我们了解两个变量集合之间的重叠和相互关系。下面是一份用Python实现CCA的代码示例：

import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import CCA

# 构造两组特征数据
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9], [10, 11, 12]])
Y = np.array([[1, 2], [3, 4], [5, 6], [7, 8]])

# 初始化CCA模型并拟合数据
cca = CCA(n_components=1)
cca.fit(X, Y)

# 显示结果
print(cca.x_weights_)
print(cca.y_weights_)
print(cca.x_scores_)
print(cca.y_scores_)
print(cca.transform(X, Y))

在这个例子中，我们首先构造了两组4x3和4x2的特征数据集X和Y，然后使用sklearn库中的CCA模块进行拟合。在拟合过程中，我们将n_components设置为1，表示只探测X和Y之间最强相关性的一组张量。最后，输出了x_weights、y_weights、x_scores、y_scores以及transform函数的结果，它们分别代表了X和Y之间的相关系数向量、X空间中的重要性评分、Y空间中的重要性评分和X和Y的相关性得分矩阵。

典型相关分析的python代码

典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种用于分析两组变量之间的相关性的统计方法。下面是使用Python进行典型相关分析的示例代码：

import numpy as np
from scipy.linalg import sqrtm

# 定义两组变量 X 和 Y
X = np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]])
Y = np.array([[9, 8, 7], [6, 5, 4], [3, 2, 1]])

# 计算 X 和 Y 的协方差矩阵
Cxx = np.cov(X.T)
Cyy = np.cov(Y.T)

# 计算 X 和 Y 之间的协方差矩阵
Cxy = np.cov(X.T, Y.T)

# 计算 Cxx 和 Cyy 的逆平方根矩阵
inv_sqrt_Cxx = sqrtm(np.linalg.inv(Cxx))
inv_sqrt_Cyy = sqrtm(np.linalg.inv(Cyy))

# 计算 CCA 的系数矩阵
R = inv_sqrt_Cxx @ Cxy @ inv_sqrt_Cyy

# 计算 X 和 Y 的典型变量
U, _, _ = np.linalg.svd(R)
X_canonical = X @ inv_sqrt_Cxx @ U[:, 0]
Y_canonical = Y @ inv_sqrt_Cyy @ U[:, 0]

# 打印结果
print("Canonical Correlation Coefficient:", np.sqrt(_[0]))
print("X Canonical Variable:", X_canonical)
print("Y Canonical Variable:", Y_canonical)

在以上代码中，我们首先定义了两组变量 X 和 Y。然后，通过计算协方差矩阵和逆平方根矩阵，我们得到典型相关系数矩阵 R。最后，通过奇异值分解（Singular Value Decomposition，SVD）来计算典型变量。

请注意，这只是一个简单的典型相关分析示例，实际应用中可能需要根据具体情况进行调整和改进。