Cca算法的目標最終轉化為什么

CCA（Canonical Correlation Analysis，典範相關分析）是一種多元統計分析方法，用於尋找兩個隨機變數集合之間線性相關的最大部分。CCA的最終目標是找到兩個隨機變數集合之間的線性組合，這些線性組合具有最大的相關性。

具體來說，CCA的目的是找到兩個隨機變數集合X和Y中的線性組合，這些線性組合被稱為典範變數或主成分，它們滿足以下條件：

1. 每個集合中的典範變數是正交的（即它們兩兩之間不相關）。
2. 兩個集合中的典範變數之間的相關性是最大的。

通過找到這些典範變數，CCA能夠揭示兩個隨機變數集合之間潛在的、結構化的關係。這種關係可以是用於數據分析、模式識別、機器學習、生物信息學和多視圖學習等領域的特徵學習或降維。