У меня есть 3 набора данных в формате .csv.
- Gait.csv
- Head.csv
- Ear.csv
Эти файлы содержат созданные вручную функции, то есть векторы функций HOG.
Допустим, в каждом файле у меня есть 30 строк, представляющих 30 различных изображений в векторном представлении изображения походки, головы и уха и т. Д. c.
Я хочу объединить их в один файл, в котором каждая строка представляет продукт CCA каждой строки этих файлов.
Как это сделать в python, я много искал inte rnet Я не нашел единственного решения своей проблемы.
Единственное, что я нашел, следующее, что неприменимо в моем случае, или я думаю, что не могу интерпретировать это или изменить это на Решите мою проблему, пожалуйста, помогите мне в этой ситуации.
from sklearn.cross_decomposition import CCA
X = [[0., 0., 1.], [1.,0.,0.], [2.,2.,2.], [3.,5.,4.]]
Y = [[0.1, -0.2], [0.9, 1.1], [6.2, 5.9], [11.9, 12.3]]
cca = CCA(n_components=1)
cca.fit(X, Y)
CCA(n_components=1)
X_c, Y_c = cca.transform(X, Y)
Примечание: я просто хочу знать кодовую часть реализации CCA для трех наборов данных.