用MATLAB写一个即时学习结合典型相关分析的代码

以下是MATLAB实现即时学习结合典型相关分析的示例代码：

%准备数据
data1 = randn(100, 20); 
data2 = randn(100, 15);
label = randi([1, 5], 100, 1);

%将数据分为训练集和测试集
train_idx = randperm(100, 70);
test_idx = setdiff(1:100, train_idx);

train_data1 = data1(train_idx, :);
train_data2 = data2(train_idx, :);
train_label = label(train_idx);

test_data1 = data1(test_idx, :);
test_data2 = data2(test_idx, :);
test_label = label(test_idx);

%进行典型相关分析
[Coeff, Score, latent, tsquared, Explained] = canoncorr(train_data1, train_data2);

%提取前n个典型相关系数和向量
n = 3;
Coeff_n = Coeff(:, 1:n);

%使用典型相关系数和向量进行特征提取
train_data = train_data1 * Coeff_n;
test_data = test_data1 * Coeff_n;

%训练分类器
classifier = fitcecoc(train_data, train_label);

%测试分类器
predict_label = predict(classifier, test_data);

%计算分类准确率
accuracy = sum(predict_label == test_label) / length(test_label);
disp(['分类准确率为：', num2str(accuracy)]);

该代码实现了对两组数据进行典型相关分析，提取前n个典型相关系数和向量，使用典型相关系数和向量进行特征提取，并使用特征训练分类器并进行测试，最终计算分类准确率。你可以根据自己的数据进行修改和调整。