典型相关分析怎么用python实现

典型相关分析(Correspondence Analysis, CA)是一种统计方法，用于揭示变量之间的非线性关系，并特别适用于处理分类数据和等级数据的模式识别。在Python中，我们可以使用`sklearn`库中的` CorrespondenceAnalysis`类来进行典型相关分析。

以下是使用`sklearn`实现典型相关分析的一个简单步骤：

1. 首先，安装必要的库，如果还没有安装，可以运行 `pip install pandas scikit-learn`

2. 导入所需的模块：

import pandas as pd
from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.decomposition import PCA
from sklearn.preprocessing import StandardScaler
from sklearn.datasets import load_iris
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.correlation import _correlation_tools

3. 加载数据集或创建样本矩阵（这里以鸢尾花数据为例）：

iris = load_iris()
X = iris.data
y = iris.target

4. 如果数据包含类别信息，需要编码成数值形式，例如使用独热编码（One-Hot Encoding）：

enc = OneHotEncoder(sparse=False)
X_encoded = enc.fit_transform(y.reshape(-1, 1))

5. 对数据标准化：

scaler = StandardScaler()
X_scaled = scaler.fit_transform(X_encoded)

6. 进行典型相关分析：

ca = PCA(n_components=2) # 因为CA通常只保留少数几个主成分
X_pca = ca.fit_transform(X_scaled)

# 或者使用TfidfVectorizer和CorrelationAnalysis进行文本数据的CA
vectorizer = TfidfVectorizer() 
X_text = vectorizer.fit_transform(iris.data.astype(str)) 
X_tfidf = X_text.toarray() 
ca = _correlation_tools.CorrelationRatio().fit(X_tfidf)
X_cra = ca.transform(X_tfidf)

7. 可视化结果：

import matplotlib.pyplot as plt
plt.scatter(X_pca[:, 0], X_pca[:, 1], c=y, cmap='viridis')
plt.xlabel('PCA Component 1')
plt.ylabel('PCA Component 2')
plt.show()