分解"/>
【Python机器学习】零基础掌握CCA交叉分解
如何同时分析多个数据集并找到它们之间的相关性？
当面对多个数据集，比如医疗数据和患者的康复情况，或者学生的考试成绩和课堂表现，有没有一种方法能同时分析这些数据集并找到它们之间的相关性呢？
假设医院有两组数据：
- 第一组是患者的医学检测数据，包括血压、血糖、胆固醇和心率。
- 第二组是患者康复的状况，包括康复速度和康复质量。
这两组数据可以用以下的MD表格表示：
| 血压 | 血糖 | 胆固醇 | 心率 | 康复速度 | 康复质量 |
|---|---|---|---|---|---|
| 120 | 5.6 | 200 | 75 | 7 | 8 |
| 130 | 6.2 | 220 | 80 | 6 | 7 |
| 125 | 5.9 | 205 | 76 | 8 | 9 |
| 118 | 5.4 | 190 | 73 | 7 | 8 |
| … | … | … | … | … | … |
现在的问题是，如何找到这两组数据之间的相关性，从而预测或解释康复状况？
典型相关分析（Canonical Correlation Analysis，CCA）是一种用于查找两个多维变量之间相关性的方法。通过这种方法，可以找出哪些医学指标与康复状况最相关。
通过这个
更多推荐
【Python机器学习】零基础掌握CCA交叉分解
发布评论