【Python机器学习】零基础掌握PLSCanonical交叉分解

如何在多变量数据分析中找到两组变量之间的关联性？

在生活和工作中，人们经常会遇到需要分析两组变量关联性的问题。例如在医药研究中，研究人员可能需要探究药物成分（X变量）与治疗效果（Y变量）之间的关系。这样的问题在其他领域也同样常见，比如营销推广、股票预测等。

解决这类问题的一个有效方法是使用偏最小二乘典型相关分析（PLS-Canonical）算法。该算法可以找到两组变量X和Y之间的最佳关联性，进而帮助研究人员或业务分析师做出更准确的预测或决策。

假设在一项药物研究中，有以下几种药物成分和对应的治疗效果数据：

药物成分A	药物成分B	药物成分C	治疗效果1	治疗效果2
0.0	0.0	1.0	0.1	-0.2
1.0	0.0	0.0	0.9	1.1
2.0	2.0	2.0	6.2	5.9
2.0	5.0	4.0	11.9	12.3

通过运用PLS-Canonical算法，可以找出哪种药物成分与治疗效果有最强的关联性，从而进行更有针对性的药物配方研究。

出现了一个错误，数据维度不匹配。这是因为在合并原始数据和额外生成的数据时，没有注意到它们的维度必须相同。下面将修正这个问题，并重新生成数据。

出现了另一个问题：X和Y的行数不匹配。这是因为