Canonical Correlation Analysis

On part de 2 séries de variables X et Y ayant les mêmes individus (donc, de taille n x p et n x q) :

cca = sklearn.cross_decomposition.CCA()
cca.fit(X, Y)
X_cca, Y_cca = cca.transform(X, Y)

X_cca et Y_cca sont les variables transformées, de taille n x 2 (par défaut, 2 composantes seulement), avec X_cca[:,0] corrélé à Y_cca[:,0] et X_cca[:,1] corrélé à Y_cca[:,1]
cca = sklearn.cross_decomposition.CCA(3) : pour avoir 3 composantes (pas plus que min(p, q)).

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