Advertisement

改进版Matlab代码实现典型相关分析(CCA)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了一种基于改进Matlab代码实现的典型相关分析（CCA）方法。该方法优化了原有算法，提高了计算效率和准确性，适用于多变量数据的相关性研究。 典型相关分析（CCA）的Matlab实现代码可用于对古气候进行重建，并执行规范相关分析。示例文件`cca_master_example.m`展示了使用CCA进行气候场重建的工作流程，该示例利用了伪代理网络，但可以将此代码应用于任何其他数据集，包括实际代理。 主脚本中调用了以下函数： - `cca_cfr.m`: 实现了CCA重建，并通过`cca_cv.m`函数估计CCA参数。 - `cca_cfr_parallel.m`: 与`cca_cfr.m`类似但支持并行处理。在处理稀疏矩阵（如包含缺失值的代理数据）时特别有用，因为每种不同的缺失模式都需要一组特定的CCA参数，脚本能够同时计算不同模式下的这些参数。 - `cca_cv.m`: 使用交叉验证方法估计CCA参数集，默认采用Smerdonetal. 2010年论文中描述的方法进行半淘汰CV。 - `cca_bp.m`: 利用Barnett-Preisendorfer版本的典型相关分析（CCA-BP）来进行预测工作。 - `standardize.m`: 对矩阵执行标准化处理，并返回标准化后的矩阵及其原始形式。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 改进版Matlab代码实现典型相关分析(CCA)
    优质
    本文章介绍了一种基于改进Matlab代码实现的典型相关分析（CCA）方法。该方法优化了原有算法，提高了计算效率和准确性，适用于多变量数据的相关性研究。 典型相关分析（CCA）的Matlab实现代码可用于对古气候进行重建，并执行规范相关分析。示例文件`cca_master_example.m`展示了使用CCA进行气候场重建的工作流程，该示例利用了伪代理网络，但可以将此代码应用于任何其他数据集，包括实际代理。 主脚本中调用了以下函数： - `cca_cfr.m`: 实现了CCA重建，并通过`cca_cv.m`函数估计CCA参数。 - `cca_cfr_parallel.m`: 与`cca_cfr.m`类似但支持并行处理。在处理稀疏矩阵（如包含缺失值的代理数据）时特别有用，因为每种不同的缺失模式都需要一组特定的CCA参数，脚本能够同时计算不同模式下的这些参数。 - `cca_cv.m`: 使用交叉验证方法估计CCA参数集，默认采用Smerdonetal. 2010年论文中描述的方法进行半淘汰CV。 - `cca_bp.m`: 利用Barnett-Preisendorfer版本的典型相关分析（CCA-BP）来进行预测工作。 - `standardize.m`: 对矩阵执行标准化处理，并返回标准化后的矩阵及其原始形式。
     
  • 随机CCA典型相关分析.py
    优质
    本代码实现随机化方法下的CCA（典型相关分析），用于探索两组变量之间的关系，并从中提取出具有最大相关性的特征。 典型相关分析（CCA）的Matplotlib可视化方法可供学习使用。
     
  • MATLAB中典型相关分析的实现代码--:--
    优质
    这段简介可以描述为：本文提供了一个详细的指南和示例代码，介绍如何在MATLAB环境中执行典型相关分析（CCA）。通过逐步解释算法原理及其应用实例，帮助读者掌握此统计方法。 共计49字。 HanLP是一个由多种模型与算法组成的Java工具包，旨在推动自然语言处理技术在实际生产环境中的应用普及。该工具具备功能全面、性能高效、架构清晰以及使用最新语料库的特点，并支持用户自定义配置。 具体而言，HanLP提供了以下核心功能： - 中文分词：包括最短路分词、N-最短路径分词、CRF分词法及极速字典与索引方法。 - 词语标注和实体识别：涵盖中文人名、音译日语人名以及地名机构等命名实体的精确辨识。 - 关键信息提取：包括关键词抽取（基于TextRank算法）、自动摘要生成（同样采用TextRank技术）及短语挖掘等功能，后者结合互信息与左右熵法进行高效处理。 - 拼音转换和简繁体中文转换服务，提供多音字、声母韵母等拼音细节，并支持文本推荐机制。 - 依存句法分析：HanLP内置基于深度学习的高精度解析器以及传统条件随机场（CRF）模型来进行语法结构剖析。 此外，该工具还配备了一系列语料库加工和评测辅助功能模块。总之，通过优化内部组件间的解耦设计，确保了HanLP在各种应用场景下的稳定性和灵活性。
     
  • 典范相关性分析动物园的MATLAB实现代码：CCA、GCCA、MCCA、DCCA、DGCCA、DVC...
    优质
    本项目提供了多种典范相关性分析方法（包括CCA、GCCA、MCCA等）在MATLAB中的高效实现，适用于数据科学与机器学习领域的研究和应用。 典型相关分析（CCA）在MATLAB中的实现可以通过安装名为cca-zoo的库来完成，该库提供了多种CCA方法的集合，包括线性（ALS/scikit-learn）、岭回归惩罚rCCA、稀疏CCA、弹性CCA、核方法KCCA以及深度变体如Deep CCA和Deep Canonical Correlation Autoencoders。感谢VahidooX, MichaelVll 和 Arminarj 对所有模型在嘈杂的MNIST数据集上的评估工作，他们使用了原始的训练/验证/测试分割来完成这项任务。 DCCAE是基于潜在空间重建网络和其他重建损失构建的一种深度变体CCA。因此，在单个模型中同时实现了DCCA和DCCAE，并通过参数调整权重以优化性能。
     
  • VCCA-学习笔记：典型相关分析与变分CCA
    优质
    本笔记为学习VCCA（Variational Canonical Correlation Analysis）过程中整理，涵盖典型相关分析理论及变分推断在多模态数据融合中的应用。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是一种从互协方差矩阵推断信息的方法，在统计学中有广泛应用。如果存在两个随机变量的向量X = (X_1，...，X_n) 和 Y = (Y_1，...，Y_m)，并且这些变量之间有相关性，则CCA会寻找线性组合 X_i和Y_j ，使得它们之间的相关系数最大。 知识库中包含了一系列与CCA相关的算法学习资料。主要内容包括： - CCA：在Numpy中的实现 - DCCA（深度典型相关分析） - VCCA及其变种VCCAP，重点在于推导变分下界 - 用于解释ELBO的VAE教程 - 使用Pytorch和Tensorflow实施的VCCA代码 此外还有一些关于不同版本CCA的相关论文和技术文档，例如： - 内核CCA（KCCA） - 典型相关分析概述及其在学习方法中的应用 - 深度典型相关分析 (DCCA) - 关于深度多视图表示学习的研究 这些资源为研究者和学生提供了深入理解及实施CCA算法的途径。
     
  • MATLAB中mcca的典型相关分析实现代码-麦卡
    优质
    这段简介可以描述为：MATLAB中mcca的典型相关分析实现代码提供了在MATLAB环境下进行多组canonical correlation analysis (MCCA)的具体编程实践，旨在帮助研究者和学生更好地理解和应用这一统计方法。 典型相关分析（CCA）的MATLAB实现代码可以用于多集规范相关分析。此代码在简单方法的基础上进行了扩展：通过减少每个数据集中主成分分析（PCA）的维度来增加正则化，这对于处理嘈杂或条件恶劣的数据尤其有用，例如当您有许多维度但样本量不足以可靠估计相关性时。此外，该代码还计算了从CCA子空间到原始数据集的最小二乘反向映射模型（称为“前向模型”）。这些扩展内容在相关的文献中有所说明。
     
  • MATLAB中的典型相关分析代码
    优质
    本代码实现MATLAB环境下的典型相关分析（CCA），适用于处理多变量数据集间的关联性研究，可应用于模式识别、生物信息学等领域。 典型相关分析的MATLAB源代码可以直接运行，适用于典型变化检测及图像处理中的多元变化检测等领域。
     
  • 基于Matlab的鉴别型典型相关分析(DCCA)代码实现
    优质
    本简介介绍了一种基于Matlab编程环境实现的鉴别型典型相关分析（DCCA）方法。该算法通过优化技术增强变量间的关联性检测，适用于高维数据集中的模式识别和特征选择任务。提供的代码为研究者和工程师提供了一个便捷的工具来探索复杂的数据结构，并支持其在机器学习及统计学领域的应用研究。 用于特征降维、特征融合及相关分析等多元数据分析的鉴别型典型相关分析（DCCA）的Matlab代码实现。由于这个算法相对较新，因此报酬会比较高。
     
  • 基于MATLAB的典型相关分析实现
    优质
    本研究利用MATLAB软件环境，探讨并实现了典型相关分析（CCA）的方法及其应用，旨在提供一种高效的数据分析工具。 典型相关分析的MATLAB实现代码包含详细注释，可以直接调用。