CCA是一种降维方法，全名是典型关联分析（Canonical Correlation Analysis），是最常用的数据挖掘算法之一。
部分降维方法原则
关于CCA的具体，可看这个网站典型关联分析(CCA)原理总结，作者写的很详细，不赘述。
CCA算法流程
CCA算法广泛的应用于数据相关度的分析，同时还是偏最小二乘法的基础。但是由于它依赖于数据的线性表示，当我们的数据无法线性表示时，CCA就无法使用，此时我们可以利用核函数的思想，将数据映射到高维后，再利用CCA的思想降维到1维，求对应的相关系数和线性关系，这个算法一般称为KCCA。
参考文献：典型关联分析(CCA)原理总结
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