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互相关性检验，Podobnik et al.(2009)提出的互相关统计量；MF-DCCA

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

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

去趋势互相关分析的DCCA算法matlab代码.zip

MATLAB源码集锦-去趋势互相关分析的DCCA算法

用于特征降维，特征融合，相关分析等多元数据分析的鉴别型典型相关分析（DCCA）Matlab代码实现。 因为这个算法比较新，所以这个我要的分比较高。哈哈 不好意思啦

用matlab实现去趋势互相关分析的DCCA算法，将两组数据分析其协方差，最后得到DCCA指数，并进行T检验-DCCA

医学信号处理使用MATLAB编程DCCA算法；利用MATLAB编写DCCA算法的代码。 2、通过运行，得出相应的DCCA结果。