典型相关分析方法研究
摘要：典型相关分析是研究两组变量或两个随机向量之间的相关关系的一种统计方法。与仅研究二个变量间线性关系的简单相关分析相比，典型相关分析能揭示出两组变量之间的内在联系，且两组变量的数目可以改变，这确定了它的重要性。随着计算机技术的发展，典型相关分析在各个行业试验研究中应用日渐广泛。本文主要介绍典型相关分析的基本原理与步骤并举例说明其应用。
关键词：典型相关分析；基本原理；步骤；应用
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一、引言典型相关分析Ca
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alysis简称CCA是处理两个随机矢量
之间相关性的统计方法，在多元统计分析中占有非常重要的地位。典型相关分析可有效反映两组统计数据之间的关系，有着重要的应用背景1。
在实际分析问题中，当我们面临两组多变量数据，并希望研究两组变量之间的关系时，就要用到典型相关分析。例如，为了研究扩张性财政政策实施以后对宏观经济发展的影响，就需要考察有关财政政策的一系列指标如财政支出总额的增长率、财政赤字增长率、国债发行额的增长率、税率降低率等与经济发展的一系列指标如国内生产总值增长率、就业增长率、物价上涨率等两组变量之间的相关程度。
二、典型相关分析的国内外研究现状典型相关分析及其改进算法已成功的应用到计算机视觉、模式识别、电子通
信、生物医学、文本和图像检索和社会统计学等众多学科或领域。很多学者都在从事这方面的研究，并取得了良好的效果。孙权森2等将典型相关分析应用到特征融合中，利用典型相关分析达到了信息冗余的目的。陈拓3等利用典型相关分
f析方法来抑制主动声呐直达波干扰并取得了很好的效果。王磊4将多集典型相关分析用于雷达辐射源指纹识别，与其他的方法相比具有更好的识别性能。张洁玉5结合广义典型相关分析，提出一种新的仿射不变特征提r