L1MCCAforSSVEP_Demo，MATLAB环境下用mcca进行多变量典型相关性分析，带有demo程序

典型相关分析matlab实现代码多集规范相关分析 该matlab代码实现了多集规范相关分析，如以下第一个参考中所述。 它确实为此处描述的简单方法增加了一些内容。 首先，它通过减少每个数据集中的PCA维度来增加正则化。 如果数据嘈杂或条件恶劣，这很有用，即您有很多维度，并且没有那么多样本可以可靠地估计相关性。 其次，它计算从CCA子空间到原始数据的反向映射的最小二乘估计（此处称为“正向模型”）。 这些补充内容在第二篇参考文献中进行了说明。 。

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

典型相关分析的多变量版本，也是联合盲源分离算法的典型算法之一

典型相关性分析，可以直接用的。MATLAB代码格式，只需输入变量即可。

多类典型性相关分析MCCA的matlab代码，可以直接使用。