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我需要使用 CCA 模块来测量特征向量之间的相似性。我看到 sklearn 有一个很好的 CCA 模块可用：https://scikit-learn.org/stable/modules/ generated/sklearn.cross_decomposition.CCA.html

在我审阅的不同论文中，我发现使用 CCA 测量相似性的方法是计算相关系数的平均值，例如在以下笔记本示例中所做的： https: //github.com/google/svcca/blob/ 1f3fbf19bd31bd9b76e728ef75842aa1d9a4cd2b/tutorials/001_Introduction.ipynb

如何使用sklearn CCA模块计算相关系数（如笔记本中所示）？

from sklearn.cross_decomposition import CCA
import numpy as np

U = np.random.random_sample(500).reshape(100,5)
V = np.random.random_sample(500).reshape(100,5)

cca = CCA(n_components=1)
cca.fit(U, V)

cca.coef_.shape                   # (5,5)

U_c, V_c = cca.transform(U, V)

U_c.shape                         # (100,1)
V_c.shape                         # (100,1)

这是 sklearn CCA 模块的一个示例，但是我不知道如何从中检索相关系数。