eCCA matlab代码

以下是一个简单的 eCCA 的 Matlab 代码示例：

% 假设有两个数据矩阵 X1 和 X2
% X1 的大小为 m1 * n，X2 的大小为 m2 * n
% 其中 m1 和 m2 分别表示两个数据矩阵的样本数，n 表示特征数

% 将 X1 和 X2 按列合并成一个矩阵 X
X = [X1; X2];

% 中心化矩阵 X
X = X - repmat(mean(X), size(X, 1), 1);

% 计算协方差矩阵 C
C = (1 / size(X, 1)) * (X' * X);

% 对协方差矩阵 C 进行特征值分解
[V, D] = eig(C);

% 对特征向量进行排序
[d, idx] = sort(diag(D), 'descend');
V = V(:, idx);

% 计算 eCCA 投影矩阵 W
W = V(:, 1:k); % k 表示希望保留的投影维度数

% 计算 X1 和 X2 在 eCCA 投影下的表示
Y1 = X1 * W;
Y2 = X2 * W;

其中，eCCA 的核心部分是对协方差矩阵进行特征值分解，并将特征向量按照特征值大小进行排序，然后选择前 k 个特征向量组成投影矩阵。最终，通过该投影矩阵可以将原始的数据矩阵 X1 和 X2 投影到一个低维空间，从而实现跨域数据匹配的目的。