cca典型相关性分析代码

CCA（典型相关性分析）是一种多变量统计方法，用于探索两组变量之间的关联性。在Python中，我们可以使用scikit-learn库来实现CCA分析。下面是一个简单的示例代码：

import numpy as np
from sklearn.cross_decomposition import CCA

# 准备数据
X = np.array([[0., 0., 1.], [1., 0., 0.], [2., 2., 2.], [3., 5., 4.]])
Y = np.array([[0.1, -0.2], [0.9, 1.1], [6.2, 5.9], [11.9, 12.3]])

# 初始化CCA对象
cca = CCA(n_components=2)

# 拟合模型
cca.fit(X, Y)

# 获取典型变量
X_c, Y_c = cca.transform(X, Y)

# 输出结果
print('X的典型变量：')
print(X_c)
print('Y的典型变量：')
print(Y_c)

在这个示例代码中，我们首先导入必要的库，然后准备数据X和Y。接下来，我们创建一个CCA对象，指定要提取的典型变量的数量。然后我们使用fit方法拟合CCA模型，并使用transform方法得到X和Y的典型变量。最后，我们打印出典型变量的结果。

这段代码演示了如何使用Python中的scikit-learn库进行CCA分析，它可以帮助我们探索两组变量之间的典型相关性。