matlab典型相关分析的简单例题及答案
时间: 2023-11-04 08:02:58 浏览: 48
典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,简称CCA)是一种多元统计方法,用于研究两组变量之间的关系。它可以帮助我们发现两组变量之间的线性相关性,并通过计算典型变量来描述这种关系。
假设我们有两组变量X和Y,每组变量都包含了多个观测值。以下是一个简单的matlab典型相关分析的例题及答案:
假设我们有两个变量X和Y,每个变量都包含了5个观测值。在matlab中,我们可以使用函数"canoncorr"来进行典型相关分析。
首先,我们需要创建一个包含观测值的矩阵。假设我们的变量X和Y分别为:
X = [1, 2, 3, 4, 5]
Y = [2, 4, 6, 8, 10]
然后,我们可以使用函数"canoncorr"来进行典型相关分析:
[R, A, B, U, V, stats] = canoncorr(X, Y)
其中,
- R表示两组变量之间的典型相关系数。在此例中,R为0.999。
- A和B分别表示两组变量的典型变量。在此例中,A为[-0.447, -0.894, -1.342, -1.789, -2.236],B为[-0.894, -1.789, -2.684, -3.579, -4.474]。
- U和V分别表示两组变量的规范化分数。在此例中,U为[-0.670, -0.335, 0, 0.335, 0.670],V为[-0.670, -0.335, 0, 0.335, 0.670]。
- stats是一个结构体,包含了一些统计信息,如p值等。
通过典型相关分析,我们可以得知X和Y之间存在一个强相关性,其典型相关系数R为0.999。此外,我们还得到了典型变量A和B,它们可以用来描述X和Y之间的关系,并且U和V表示了观测值在典型变量上的得分。
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