Understand Pearson Correlation Coefficient

時間 2021-01-12

標籤 correlations 简体版

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一、Pearson相關係數皮爾森相關係數是用來反應倆變量之間相似程度的統計量，在機器學習中可以用來計算特徵與類別間的相似度，即可判斷所提取到的特徵和類別是正相關、負相關還是沒有相關程度。Pearson係數的取值範圍爲[-1,1]，當值爲負時，爲負相關，當值爲正時，爲正相關，絕對值越大，則正/負相關的程度越大。若數據無重複值，且兩個變量完全單調相關時，spearman相關係數爲+1或-1。當兩個變

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1. Pearson product-moment correlation coefficient
2. 皮爾森相關係數(Pearson correlation coefficient)
3. 皮爾遜相關係數(Pearson Correlation Coefficient)
4. 理解皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）
5. 如何理解皮爾遜相關係數（Pearson Correlation Coefficient）
6. 相關係數 Correlation Coefficient 的理解
7. 數學建模方法——皮爾遜相關係數及其顯著性檢驗（Pearson correlation coefficient）
8. Pearson 相關係數
9. 幾個相關係數：Pearson、Spearman、pointbiserialr、kendalltau
10. 協方差(covariance)和相關係數(correlation coefficient)
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