典型相关分析matlab实现代码CCA 优化的Matlab代码可对古气候重建执行规范相关分析 — cca_master_example.m ：一个示例，说明使用CCA进行气候场重建的工作流程。 该示例使用伪代理网络，但是可以将代码通用化以用于任何其他数据集（包括实际代理）。 在主代码中调用以下功能： — cca_cfr.m ：实现CCA重建，其中使用cca_cv.m函数估计CCA参数 — cca_cfr_parallel.m ：与cca_cfr.m脚本并行。 在处理稀疏矩阵（例如，缺少值的矩阵，例如，真实世界的代理矩阵）时，这特别有用。 在cca_cfr_parallel.m中，每种缺失值模式都需要一组CCA参数。 该脚本经过编码，可以并行计算不同模式的CCA参数。 — cca_cv.m ：使用交叉验证（CV）估计CCA参数集。 默认情况下，使用Smerdon et al。，2010中实施的半淘汰CV。 — cca_bp.m ：使用Barnett-Preisendorfer版本（CCA-BP）中的CCA进行预测 — standardize.m ：用于标准化矩阵并返回标准化矩阵以及原始矩

典型相关分析matlab实现代码典型相关分析：cca-zoo CCA，GCCA，MCCA，DCCA，DGCCA，DVCCA，DCCAE，KCCA和常规变体 现在可以使用pip install cca-zoo进行安装 这是用于CCA的方法的汇编，包括线性（ALS / scikit-learn），rCCA（岭罚），sparseCCA（Witten / Parkhomenko），elasticCCA（waaijenborg），核方法（pyrcca），Deep CCA（Andrew），Deep Canonical关联的Autoencoders（），深度变体CCA（）和深度变体CCA_private（）。 感谢@ VahidooX，@ MichaelVll @Arminarj，在嘈杂的MNIST数据集上对所有模型进行了评估。 训练/验证/测试段是MNIST的原始段。 您可以从noisymnist_view1.gz和noisymnist_view2.gz下载它们 DCCAE只是具有来自潜在空间的重建网络和其他重建损失的DCCA。 因此，我在单个模型中同时实现了DCCA和DCCAE，并使用参数加权重

现有的因果关系发现算法主要基于单个观察变量本身之间的因果关系，无法适用于多组观察变量，为此提出了一种多组典型相关变量的因果关系发现算法。首先，引入多组典型相关变量建立多组典型相关变量的线性非高斯无环模型并提出对应的目标函数；然后，采用梯度上升的方法求解目标函数，构建多组典型相关变量的因果关系网络。模拟实验验证了该算法的有效性，并在移动基站数据上发现了一批有价值的多组无线网络性能指标间的因果关系。

典型相关分析matlab实现代码 dataset 各种数据集 各种自然场景数据集 自然图像数据集 MNIST: handwritten digits： 手写数字图集，最常用的完整的检查。数据集格式为25x25，居中，B＆W手写数字。这是一项简单的任务 - 仅仅因为某些东西适用于MNIST，并不意味着它全部适用。（项目地址： CIFAR10 / CIFAR100: 由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000个图像。这是一个不常用但是却很有趣的检查。（地址： Caltech 101: 加利福尼亚理工学院101类图像数据库（地址： Caltech 256：加利福尼亚理工学院256类图像数据库（地址： STL-10 dataset：是用于开发无监督特征学习，深度学习，自学习学习算法的图像识别数据集。像CIFAR-10一样有一些修改。（地址： The Street View House Numbers (SVHN)：Google街景的门牌号码。可以把它想象成野外的经常性MNIST。（地址： NORB：此数据库用于从形状进行3D对象重新定位的实验。它包含50种玩具的图像（地址

典型相关分析matlab实现代码 目录 交易体系构建 数据准备 行情：开盘价、收盘价、MA5、MA20等等 趋势：MACD、BBI 热度：换手率、成交量 基本面：品种间相关性指标、PE、PB 现值、中位数、五年十年百分位、十二个月后的百分位 策略设计 择股：大小盘轮动，即根据MA20日线的动量变化率在两个标的之间轮动 趋势： 分析MACD、BBI同时出现交点时一段时间后的胜率 MACD、BBI其他情况下的表现 配合其他指标加强趋势判断准确率 择时（热度）: 分析换手率，周换手率、月换手率各值出现之后一段时间的胜率 分析日成交量出现地量、天量时，做出择时后一段时间的胜率 策略实现与回测 模拟交易：交易频率、交易费率 回测指标计算：净值、年化收益率、阿尔法、贝塔、夏比特率、最大回测、年化波动率 实时交易接口实现 其他 构建组合需要感受各个品种之间的相关性，相关性分析通过历史周线级别的数据分析。因分析难度大，可先用着益达的图。2024年之前都可以用 在组合中要区分大小盘，大盘的50和300，熊市50跌的更少，牛市300涨的更多，而大盘与小盘指数的对比中，50和小盘的相关性更低。 对年换手率指

CCA———典型相关分析，很经典的论文，需要的拿走，但是因为我也是菜鸟，不得已，还是得要点分。

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典型相关分析CCA，matplotlib可视化，供学习可用。

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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