CCA算法matlab

CCA（Canonical Correlation Analysis）是一种用于分析两组或多组向量之间相关性的统计方法。在CCA中，我们希望找到两组向量之间的最大相关性。以下是使用MATLAB进行CCA分析的示例代码[^1]：

% 假设我们有两组向量X和Y，每组向量包含n个样本和p个特征
X = randn(n, p);
Y = randn(n, p);

% 使用MATLAB的canoncorr函数进行CCA分析
[coeff_X, coeff_Y, r] = canoncorr(X, Y);

% coeff_X和coeff_Y分别是X和Y的投影系数矩阵，r是相关系数矩阵

% 打印相关系数矩阵
disp(r);

% 打印X和Y的投影系数矩阵
disp(coeff_X);
disp(coeff_Y);

上述代码中，我们首先生成了两组随机向量X和Y，然后使用MATLAB的canoncorr函数进行CCA分析。函数的输出包括X和Y的投影系数矩阵coeff_X和coeff_Y，以及相关系数矩阵r。投影系数矩阵表示每个向量在CCA中的权重，相关系数矩阵表示两组向量之间的相关性。

请注意，上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整和扩展。