特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)

2024-05-18 12:53:19

特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)

目录

特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)
- 基本介绍
- 原理描述
- 程序设计
- 学习总结

基本介绍

相关性分析是指对两个或多个具备相关性的变量元素进行分析，从而衡量两个变量因素的相关密切程度。相关性的元素之间需要存在一定的联系或者概率才可以进行相关性分析。相关性分析是很常用的方法。在分析指标与指标、指标与研究对象的影响程度时，很多时候会用到相关系数法，常见的三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数。在这三大相关系数中，spearman和kendall属于等级相关系数亦称为“秩相关系数”，是反映等级相关程度的统计分析指标。最终选择哪种相关系数法，对比结果谁更符合预期效果。

原理描述

Pearson线性相关系数：
Pearson 线性相关系数是最常用的线性相关系数。最适用数据的形式：线性数据、连续且符合正态分布、数据间差异不能太大。

特征选择 | MATLAB实现特征变量相关性分析(Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数)相关推荐

风控建模六：变量相关性分析及筛选方法
风控建模六:变量相关性分析及筛选方法一.变量相关性分析二.变量相关性筛选三.代码实现不论是开发逻辑回归评分卡,还是GBM机器学习模型,变量的相关性分析和筛选都是必不可少的一步,因为这个过程会帮 ...
分类变量、有序变量与数值变量相关性分析方法总结及 R 语言应用
文章目录一.分类 & 分类·相关性分析二.有序 & 有序·相关性分析三.数值 & 数值·相关性分析四.分类 & 有序·相关性分析五.分类 & 数值·相 ...
python可视化lassocv特征筛选之后的特征的相关性分析热力图
python可视化lassocv特征筛选之后的特征的相关性分析热力图目录 python可视化lassocv特征筛选之后的特征的相关性分析热力图 #lassocv模型
R语言的Copula变量相关性分析
在工程.水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点.虽然皮尔逊相关.秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克 ...
双样本T检验——机器学习特征工程相关性分析实战
最近在做数据分析方面的工作,经常需要检验两组样本之间是否存在差异,所以会遇到统计学中假设检验相关的知识.在机器学习特征工程这一步,笔者最常用到的是假设检验中的卡方检验去做特征选择,因为卡方检验可以做两 ...
python分类变量相关性分析_Python数据科学：相关分析
目前手上有两本书,一本<利用Python进行数据分析>,一本<Python数据科学>.app 对于学习什么东西,都有它的「道」和「术」.「道」即原理,「术」即技巧.dom 经过 ...
基于R语言的Copula变量相关性分析及应用
在工程.水文和金融等各学科的研究中,总是会遇到很多变量,研究这些相互纠缠的变量间的相关关系是各学科的研究的重点.虽然皮尔逊相关.秩相关等相关系数提供了变量间相关关系的粗略结果,但这些系数都存在着无法克 ...
matlab气温与NDVI相关性分析,中国植被NDVI与气候因子的年际变化及相关性研究
摘要根据1982-2006年全国GIMMS NDVI资料,以及全国583个气象站点的气温和降水量数据,以像元为计算单元,分别以植被分区和气象站点为对象分析了植被NDVI.≥10 ℃积温和降水量的年际 ...
python分类变量相关性分析_如何在python中检查连续变量和分类变量之间的相关性？...
将分类变量转换为伪变量here,并将变量放入numpy.array中.例如: data.csv:age,size,color_head 4,50,black 9,100,blonde 12,120,b ...

最新文章

热门文章