典型相关分析(一)引入典型相关分析(Canonical Correlation Analysis)是研究两组变量之间相关关系的一种多元统计方法。他能够揭示出两组变量之间的内在联系。 我们知道,在一元统计分析中,用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系,用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性 ...
# Python典型相关分析 典型相关分析(Canonical Correlation Analysis,CCA)是一种统计方法,用于探索两个变量集合之间的关系。在实际应用中,我们常常遇到多个变量集合之间存在一定的相关性,而CCA可以帮助我们找到这些相关性并进行分析。 ## CCA的基本原理 CCA的目标是找到两个变量集合中的线性组合,使得这两个组合之间的相关...
相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析,从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析,反应的线性相关程度的量,比如:流量和收入,收入和顾客、订单等的关系,就具有相关性。相关性分为:正向相关、负相关、不相关(不存在线性关系、可能存在其他...