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MATLAB的CCA代码

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简介：
本段代码展示了如何使用MATLAB实现典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA），适用于研究多变量数据集之间的关系。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是MATLAB中的一个功能，用于研究两组变量之间的关系。CCA旨在找出成对的线性组合，使得这些组合之间具有最大的可能的相关系数。这种方法在统计学中广泛应用于探索和描述两个多维数据集间的相互依赖性和关联模式。

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  • MATLAB的CCA代码
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    本段代码展示了如何使用MATLAB实现典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA），适用于研究多变量数据集之间的关系。 典型相关分析（Canonical Correlation Analysis, CCA）是MATLAB中的一个功能，用于研究两组变量之间的关系。CCA旨在找出成对的线性组合，使得这些组合之间具有最大的可能的相关系数。这种方法在统计学中广泛应用于探索和描述两个多维数据集间的相互依赖性和关联模式。
     
  • MATLAB非参数CCA代码: CCA
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    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。
     
  • K-CCA的MATLAB代码
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    这段MATLAB代码实现了K-CCA（Kernel Canonical Correlation Analysis）算法，用于分析和挖掘多变量数据集之间的非线性关系。 非线性典型相关分析的MATLAB源码可用于多变量分析。
     
  • CCA MATLAB代码.rar
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    该资源为一个包含多种功能的MATLAB代码集合文件，适用于科研、工程及数据分析等领域中的计算需求。下载后可直接应用于项目开发或学习研究中，帮助提高工作效率和创新能力。 cca matlab代码.rar
     
  • K-CCA算法的MATLAB实现源码.zip
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    本资源提供了一种名为K-CCA（Kernel Canonical Correlation Analysis）算法的MATLAB实现代码。它适用于进行多变量统计分析和数据挖掘的研究人员与工程师，帮助用户探索不同数据集之间的相关性。 【达摩老生出品，必属精品】资源名：MATLAB实现K-CCA算法程序源码.zip 资源类型：程序源代码 源码说明：基于matlab的非线性典型相关分析程序源码，可用于多变量分析。包含完整源码和注释，非常适合借鉴学习 适合人群：新手及有一定经验的开发人员
     
  • 改进版Matlab代码实现典型相关分析(CCA)
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    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。
     
  • 典范相关性分析动物园的MATLAB实现代码：CCA、GCCA、MCCA、DCCA、DGCCA、DVC...
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    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。
     
  • 脑机接口CCA-FBCCA算法用于机械臂控制的Python源码-cca与fbcca算法
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    这段代码实现了一种名为CCA-FBCCA的脑机接口算法，专门应用于机械臂控制系统。使用Python编写，其中包含了CCA（Canonical Correlation Analysis）和FBCCA (Filtered Brain-Computer Communication Algorithm)两种关键算法的具体源码。 SSVEP-BCI系统通常采用固定的计算时间和静态窗口停止方法来解码EEG信号，这限制了系统的效率。为了解决这个问题，本段落提出了一种自适应FBCCA算法，该算法利用贝叶斯估计动态确定最佳数据长度以预测结果，从而能够灵活应对不同试验和个体间的差异，并显著提高了系统运行的有效性。 基于此方法，我们构建了一个脑控机械臂抓取生命辅助系统。在实验中选择了20名受试者进行了400次测试。大量实验证明了该系统的有效性，平均识别成功率为95.5%，表明其具备应用于实际场景的潜力。 通过使用大脑控制机械臂来抓取所需物品，这一技术可以为残疾人提供日常生活帮助，并提升他们的生活质量。未来研究中，SSVEP自适应FBCCA解码算法有望与运动成像脑机接口解码方法结合，构建辅助系统以支持因脑卒中导致的上肢或下肢功能障碍患者的康复治疗，从而重建大脑和肢体之间的连接关系。
     
  • CCA维度缩减方法
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    CCA维度缩减方法是一种用于分析高维数据集的技术，通过减少变量数量来简化复杂的数据结构，同时保持关键信息不变，广泛应用于机器学习和统计学中。 详细描述CCA（典型相关分析）降维方法的MATLAB实现源代码。
     
  • 基于分布式CCA的故障检测方法：展示分布式CCA解决玩具问题的标准流程-MATLAB实现
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    本研究介绍了一种利用分布式典型相关分析（CCA）进行故障检测的方法，并通过MATLAB实现了在玩具问题上的标准流程，展示了该技术的应用潜力。 本程序于2021年5月25日修订，由陈志文创建。该程序旨在演示分布式CCA解决玩具问题的标准步骤。disCCA算法已发布：ZW Chen、Y. Cao、Steven X. Ding、K. Zhang、T. Koenings等，《用于工厂范围过程监控的基于分析的故障检测方法中的分布式规范相关》，IEEE工业信息学汇刊, 2019年，第15卷(5): 2710-2720。这是中南大学、杜伊斯堡-埃森大学和北京科技大学的合作成果。