典型相关分析matlab实现代码 决策树 是一种非参数的有监督学习方法，它能够从一系列有特征和标签的数据中总结出决策规则，并用树状图的结构来呈现这些规则，以解决分类和回归问题。决策树算法容易理解，适用各种数据，在解决各种问题时都有良好表现，尤其是以树模型为核心的各种集成算法，在各个行业和领域都有广泛的应用，决策树算法的本质是一种图结构。 环境：anaconda、jupyter notebook、python2.7 项目库： from sklearn.datasets import load_iris sklearn.datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法，可以通过dir或help命令查看，目前主要有三种形式： load_ 本地加载数据 fetch_ 远程加载数据 make_ 构造数据集 Iris 鸢尾花数据集是一个经典数据集，在统计学习和机器学习领域都经常被用作示例。数据集内包含 3 类共 150 条记录，每类各 50 个数据，每条记录都有 4 项特征：花萼长度、花萼宽度

介绍了一种基于CCA的遥感图像多元变化监测的方法，即MAD方法，适用于做科研的工作者使用。具体mad代码可在我的另一个资源找到。

可以使用参数模型（AR、MA 或 ARMA）获得自相关函数或功率谱的准确估计。 通过自动推理，不仅可以从给定的数据中确定模型参数，还可以确定模型结构。 假定存在 ARMASA 和自动光谱分析工具箱。

典型相关分析matlab实现代码VBCCA：变分贝叶斯典范相关分析 由藤原佑介（电子邮件：yureisoul [at] gmail [com] com）开发，2013/03/11。 该软件包提供了贝叶斯CCA的Matlab（面向对象）实现。 贝叶斯CCA的参数估计和预测使用Miyawaki等人的视觉图像重建数据进行证明。 2008年。 目录和文件 vbBCCA/ ：贝叶斯CCA源代码。 BCCAtrainMain.m ：贝叶斯CCA的估计参数。 BCCApredOneWay.m ：根据data2预测data1或根据data1预测data2。 BCCApredBoth.m ：根据data2预测data1，根据data1预测data2。 vbBCCA.m ：BCCAtrain和BCCApred的超类。 数据输入接口。 BCCAtrain.m ：用于参数估计的对象。 BCCApred.m ：用于预测的对象。 sample/ ：用于参数估计，可视图像重建和识别的示例脚本。 bcca_trainRandom_testFigure.m ：用于可视图像重建的演示脚本。 bcca_Random_ide

【MATLAB实战应用案例】-Matlab去线性相关分析及显著性检验（代码+数据）.zip

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