數學建模 典型相關分析Canonical Correlation analysis

典型相關分析CCA和主成分分析PCA很是類似，都是經過現有變量的線性組合構造新的綜合變量以實現減小變量數目但表明幾乎一樣多的信息的目的。只是CCA分析的是兩組變量，是要把每一組變量用一個線性組合綜合變量表示，從而把兩組變量的相關轉化爲兩個綜合變量（典型變量）的相關；而PCA是針對一個數據的多組變量，好比一張圖片的全部像素，一我的的各類特徵（身高，體重，肺活量···），是去把這一組變量實現降維就好了

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