MATLAB非参数CCA代码: CCA
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简介：
这段MATLAB代码实现了一种非参数化的典型相关分析（CCA）方法，旨在探索两组多变量数据之间的关系，而无需对数据分布做出严格假设。
MATLAB非参数代码CCA（典型相关分析）是一种多变量分析技术，用于最大化正交化的独立变量和因变量集之间的相关性。此处提供的代码适用于Perry等人在2017年提交的审查中执行的CCA，其中CCA将rs-fMRI模式与人口统计学和认知测量联系起来，并从HCP调查中修改而来。
功能网络归一化和分解
- CCA基本可视化输出
- 功能网络构建中使用的Parcellation模板
必需依赖项：MATLAB（可选）用于可视化
入门步骤：
1. 所需资料：
- 所有科目的功能网络矩阵（即CCA中的因变量，连接矩阵）
- 非成像措施的设计矩阵（即CCA中的独立变量，DM）
- 功能图像的运动参数（motionFD）
2. 执行CCA
在MATLAB终端中运行以下命令：
```
[CCAout]=cca_functional(connectivitymatrices, DM, motionFD)
```
3. 提取CCA结果
结果数据将存储在MATLAB变量`CCAout`中。
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