CCA（Canonical Correlation Analysis）の例（R, CCA パッケージを使用）

【概要】

CCA パッケージを使い，2組のベクトルデータ間の正準相関分析（Canonical Correlation Analysis，2組の変数群の間の相関が最大になるような線形結合を求める手法）を行う．

【目次】

第１章　前準備
第２章　使ってみる

【関連する外部ページ】

R システムの CRAN の URL: https://cran.r-project.org/

第１章　前準備

R システムのインストール

Windows での R システムのインストール: 別ページ »で説明
Ubuntu での R システムのインストール: 別ページ »で説明

CCA パッケージのインストール

R システムで，次のコマンドを実行し，インストールする．

このとき「Secure CRAN mirrors」のような，ミラーサイトの選択画面が出たときは「Japan」のものを選ぶ．

install.packages("CCA")

この操作でインストールが行われる． R システムのパッケージのインストールについては，必要に応じて「Rでのパッケージのインストール」のページを参考にする．

第２章　使ってみる

R の起動
library(CCA) の実行
```
library(CCA)
```
データの準備
ここでは，iris を使う．
```
data(iris)
a <- iris[1:4]
```
データの統計情報
```
summary(a)
```
correlation（相関）の計算
下記の操作手順例では，ベクトルのデータ X とベクトルのデータ Y の correlation（相関）を求めている．
```
X <- a[,1:2]
Y <- a[,3:4]
matcor(X, Y)
```
CCA の計算
cc1[1] は canonical correlations（正準相関係数）， cc1[3:4] は canonical coefficients（正準係数）である．
```
cc1 <- cc(X,Y)
cc1[1]
cc1[3:4]
```
canonical loadings（正準負荷量）の計算
```
cc2 <- comput(X, Y, cc1)
cc2[3:6]
```