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

用于特征降维，相关分析等多元数据分析的典型相关分析（CCA）Matlab代码实现

按类型分类的数学建模获奖论文，非常有用，可以系统的参考。

典型相关分析matlab实现代码#SCell用户指南 SCell是一个集成的软件工具，用于从大型单细胞RNA-seq数据集中进行质量过滤，标准化，特征选择，降维迭代，聚类和估计基因表达梯度。 SCell是开源的，并通过直观的图形界面实现。 可从Windows获得Mac，MacOS和Linux的二进制可执行文件，从获得源代码和预处理脚本。 如果您使用此软件进行研究，请引用：Aaron Diaz，Siyuan J. Liu，Carmen Sandoval，Alex Pollen，Tom J. Nowakowski，Daniel A. Lim和Arnold Kriegstein。 。 生物信息学。 2016. doi：10.1093 / bioinformatics / btw201 目录 1.安装 SCell在64位Mac OSX，Windows和Linux下运行。 首先从以下位置下载适当的安装包： 以_web结尾的文件的初始下载量较小，但在安装过程中将下载更多文件。 那些没有_web结尾的东西已经捆绑了所有需要的东西。 下载完成后，双击安装程序，然后按照屏幕上的说明进行操作。 要调用Wi

典型相关分析matlab源代码，直接运行即可，用于典型变化，图像处理中的多元变化检测等。 典型相关分析matlab源代码，直接运行即可，用于典型变化，图像处理中的多元变化检测等。

详细讲解如何用matlab的内置函数做线性分析，有例子，方法非常简单，对做线性分析的朋友很有用

用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的广义典型相关分析（GCCA）Matlab代码实现。

在SAS学习过程中记下的笔记，一些初级的过程，比较适合SAS初学， 能做的分析有描述性统计+线性回归+logistic回归+生存分析+判别分析+聚类分析+主成分+典型相关分析等等。

用于图像处理与识别中的特征抽取后融合，或变化监测的相关分析

提出一种二维分数阶傅里叶域(2D-FrFT)多阶次特征融合分类算法.该方法充分利用分数阶傅里叶域不同阶次下表情特征之间的相关性,选取两个阶次的表情特征,利用典型相关分析法(Canonical Correlation Analysis,CCA)进行特征融合,并通过基于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的多层次分类机制进行人脸表情识别.仿真实验结果表明,采用多阶次特征融合算法后提高了平均识别率,降低了表情特征维数,减小了计算量.