在MATLAB中如何自编代码实现canoncorr函数的功能得到U和V
时间: 2024-02-21 11:58:07 浏览: 21
在MATLAB中,可以使用`canoncorr`函数来计算两个变量集之间的典型相关系数,同时返回对应的典型变量。
如果你想自己编写代码来实现该函数的功能,可以按照以下步骤进行:
1. 计算两个变量集的协方差矩阵`Cov(X,Y)`和`Cov(Y,X)`;
2. 计算两个协方差矩阵的特征值和特征向量;
3. 将特征值按从大到小的顺序排序,并对应调整特征向量的顺序;
4. 取出特征值前`min(p,q)`个特征向量,其中`p`和`q`分别为两个变量集的维数;
5. 将特征向量拼接成矩阵,并进行正交化;
6. 计算典型变量U和V,即将原始变量分别投影到U和V上得到的变量。
下面是一份MATLAB代码,可以实现上述步骤,并返回典型变量U和V:
```matlab
function [U, V] = myCanoncorr(X, Y)
% Compute covariance matrices
Cxy = cov(X, Y);
Cyx = cov(Y, X);
% Compute eigenvalues and eigenvectors
[Vx, Dx] = eig(Cxy*Cyx);
[Dx, I] = sort(diag(Dx), 'descend');
Vx = Vx(:, I);
% Select top p eigenvectors
p = min(size(X, 2), size(Y, 2));
Vx = Vx(:, 1:p);
% Orthogonalize eigenvectors
U = X*Vx;
V = Y*Vx;
[U, ~] = qr(U, 0);
[V, ~] = qr(V, 0);
```
你可以将输入数据X和Y替换为自己的数据,并调用`myCanoncorr`函数来得到典型变量U和V。注意,该函数与MATLAB内置的`canoncorr`函数可能存在精度和效率上的差异。