典型相关分析matlab实现代码VBCCA：变分贝叶斯典范相关分析 由藤原佑介（电子邮件：yureisoul [at] gmail [com] com）开发，2013/03/11。 该软件包提供了贝叶斯CCA的Matlab（面向对象）实现。 贝叶斯CCA的参数估计和预测使用Miyawaki等人的视觉图像重建数据进行证明。 2008年。 目录和文件 vbBCCA/ ：贝叶斯CCA源代码。 BCCAtrainMain.m ：贝叶斯CCA的估计参数。 BCCApredOneWay.m ：根据data2预测data1或根据data1预测data2。 BCCApredBoth.m ：根据data2预测data1，根据data1预测data2。 vbBCCA.m ：BCCAtrain和BCCApred的超类。 数据输入接口。 BCCAtrain.m ：用于参数估计的对象。 BCCApred.m ：用于预测的对象。 sample/ ：用于参数估计，可视图像重建和识别的示例脚本。 bcca_trainRandom_testFigure.m ：用于可视图像重建的演示脚本。 bcca_Random_ide

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典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是带有pytorch的Python中的深度规范相关性分析（DCCA或Deep CCA）的实现，它支持多GPU训练。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用最新的pytorch1.0-preview。 由于网络的损失函数需要计算对称矩阵特征值分解的梯度。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 预先要求 python 3.6+ pytorch 1.0+（支持为对称矩阵（symeig）计算特征值分解的梯度） 您还可以按以下方式安装环境： conda create -f requirement.yml conda activate

典型相关分析matlab实现代码代码质量和样式 单元测试和覆盖 如何引用 贡献者 SPM12预处理管道说明 依存关系 确保安装以下工具箱并将其添加到matlab路径。 有关说明，请参见以下链接： 依存关系 二手版本 20 ??? 或者 4.？ v7487 不适用 为简单起见，已将subfun工具工具箱添加到该子subfun文件夹中。 一般说明 这套功能将从读取和解压缩数据。 然后它将执行： 切片定时校正 空间预处理（重新对齐，对MNI空间进行归一化）， 平滑 主题级别的GLM和 组一级的GLM为SPM（即汇总统计方法）。 这必须针对每个任务独立运行。 所有参数最好都应该在getOptions.m文件中进行更改。 它还可以通过在非规范化图像上为每个受试者运行GLM来准备数据以运行MVPA分析，并为要在MVPA中使用的每种条件获取一个beta图像。 核心功能位于子功能文件夹subfun 假设 目前，此管道进行了一些假设： 假设虚拟扫描已从BIDS数据集中删除，并且可以直接跳至预处理， 假定给定任务的元数据与正在运行此管道的第一个主题的第一次运行的元数据相同， 它假定该组是在主题字段（例如s

典型相关分析matlab实现代码动态脑网络模块 模块化脑网络组织的时间稳定性-及其与个体差异的关系（例如，一般智力） 下文提供了Kirsten Hilger，Fukushima Makoto，Olaf Sporns和Christian Fiebach共同撰写的“与人类智力相关的功能性大脑模块的时间稳定性”一文中使用的分析管道的详细说明（doi：即将出版）。 该存储库中的脚本可用于复制论文或更广泛的分析，以研究个体差异（例如，智力）与模块化脑网络组织的时间动态之间的关联，这些关联可作为模块化随时间推移的标准偏差进行操作。 此外，脚本还可以为每个受试者确定极端模块化状态（特别是高模块化或低模块化状态）的数量，它们与个体差异的潜在关系以及网络稳定性在大脑某些区域的定位（通过计算稳定性）。特定于节点的共分类值代表了大脑网络稳定性的另一种可操作性）。 此外，该存储库还包含其他脚本，用于研究模块化分区本身的时间动态（通过信息论的措施进行操作）以及网络最大模块的时间稳定性（网络集成的措施）。 最后，该脚本还包含分析代码，用于研究静态网络中的脑网络模块性以及具有个体差异的潜在关系。 如果您对脚本有疑问

典型相关分析matlab实现代码 流形学习和图形内核 Torsello教授举办的人工智能课程的第三次作业 伯纳迪·里卡多-864018 指数： [目录] 1.问题陈述 阅读本文，提出提高图形内核区分能力的方法。 从中选择一个图形内核 最短路径内核 Graphlet内核 随机游走内核 Weisfeiler-Lehman内核 从中选择一种多样的学习技术 等值线图 扩散图 拉普拉斯特征图 局部线性嵌入 在以下数据集上比较在给定内核上训练的SVM的性能（有或没有流形学习步骤）： 生产者价格指数 震惊 注意：数据集包含在Matlab文件中。 变量G包含一个单元格向量，每个图一个。 每个像元的条目是图的邻接矩阵。 变量标签包含每个图的类标签。 新增我添加了带有图表和lavel邻接矩阵的csv版本的zip文件。 文件graphxxx.csv包含邻接矩阵，每个文件一个，而labels.csv文件包含所有标签。 生产者价格指数 震惊 2.简介 我们将在本文中解释我们在提供的两个数据集（称为PPI和SHOCK）上进行的实验。 PPI数据集处理蛋白质蛋白质相互作用，它由86个代表蛋白质的图组成，我们希望在它

典型相关分析matlab实现代码DCCA：深度规范相关分析 这是Python中的深度规范关联分析（DCCA或Deep CCA）的实现。 它需要安装Theano和Keras库。 DCCA是CCA的非线性版本，它使用神经网络代替线性变换器作为映射函数。 DCCA最初是在以下论文中提出的： Galen Andrew，Raman Arora，Jeff Bilmes，Karen Livescu，“”，ICML，2013年。 它使用带有Theano后端的Keras库，在Tensorflow后端上不起作用。 因为网络的丢失功能是由Theano编写的。 基本的建模网络可以轻松地被更高效，更强大的网络（如CNN）取代。 大多数配置和参数是根据以下文件设置的： Wang Weiran，Raman Arora，Karen Livescu和Jeff Bilmes。 “”，ICML，2015年。 数据集 该模型是在MNIST数据集的嘈杂版本上评估的。 我完全按照本文介绍的方式构建了数据集。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 数据集很大，无法在GitHub上上传。 因此它被上传到另一台服务器上。 第一次执