原始变量和典型变量相关性的，用起来其实没你想的那么玄。这个基于 ANSYS Workbench 的工程实例，讲得挺细，尤其是变量之间相关系数矩阵怎么来的、怎么转换成典型变量、公式推导过程也比较清晰，适合你边看边敲边理解。

变量矩阵的拆解方式是用数学表达式一步步推的，搭配工程数据，结合了 CCA（典型相关） 的理论。你要是碰到多维变量，不知道该怎么判断它们的线性关系强不强，可以参考这里的方法。

像 cov(xi, uj) 这种协方差的计算，也带你从原始变量出发，用矩阵运算去理解变量之间的线性联系。嗯，内容不短，但节奏挺稳，适合周末撸一杯咖啡慢慢啃。

对了，如果你对 MATLAB 或 Python 下的相关系数实现感兴趣，文末还有一些不错的链接资源，像 Python 中的 Pearson 相关系数计算，或者 MATLAB 图像相关系数，配合来看效果更佳。

建议你先搞清楚原始变量矩阵和典型变量系数矩阵的关系，别一上来就看公式，看懂每一步推导，再往代码里转才不容易绕晕。