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相关系数矩阵
2014-08-07 12:25:17相关性的原理及具体解析,帮助你详细了解相关性及如何利用相关性在达到分析相关的目的。 -
相关系数矩阵计算_使用NumPy和Pandas在Python中创建相关系数矩阵
2021-01-11 22:11:53什么是相关系数矩阵?其实这个东西在数据分析中经常用到,相关系数矩阵可以一次性同时显示多个变量之间的相关关系。当我们做相关系数矩阵时,我们会得到一个包含每个变量与其他变量之间的相关系数的表。表中的系数...机器学习把我整的有点蒙了,今天写点简单的。
什么是相关系数矩阵?
其实这个东西在数据分析中经常用到,相关系数矩阵可以一次性同时显示多个变量之间的相关关系。当我们做相关系数矩阵时,我们会得到一个包含每个变量与其他变量之间的相关系数的表。表中的系数显示了关系的强度及其方向(正或负相关)。在Python中,我们可以使用Pandas和NumPy创建相关系数矩阵。
相关矩阵的应用
在写代码之前呢,再给大家明确一下什么时候我们需要创建相关系数矩阵:
- 如果我们有一个大数据集,并且打算探索数据模式。
- 将相关系数矩阵用于其他统计方法。例如,在进行探索性因子分析,验证性因子分析,结构方程模型时都要以相关矩阵作数据。
- 其他的统计方法,比如回归分析的诊断也可能用到相关矩阵。
相关的种类
相关的种类也有很多,常用的就是Pearson的乘积矩相关。根据变量的数据类型,还有数据遵循相关假设的不同,还有其他常用的方法,例如Spearman相关和Kendall相关。在这儿给出3位大佬的图片,具体什么时候用哪种相关,请自行搜索。
Pearson, Spearman, 和 Kendall
创建相关系数矩阵
在NumPy中创建相关矩阵
要使用NumPy创建相关系数矩阵,常规语法如下:
np.corrcoef(x)
其中,x是一维或二维数组。
使用Pandas创建相关矩阵
要使用Pandas创建相关系数矩阵,常规语法如下:
df.corr()
在这里,df是DataFrame,而cor()是获取相关系数的方法。
好,光说不行,直接给例子,首先是在Numpy中的例子。
首先,我们将使用numpy.loadtxt方法加载数据。然后,我们将使用corrcoeff方法创建相关系数矩阵。
import numpy as npdata = './SimData/correlationMatrixPython.csv'x = np.loadtxt(data, skiprows=1, delimiter=',', unpack=True)np.corrcoef(x)
运行代码,我们可以得到
Correlation Matrix (NumPy Array)
注意,我使用skiprows参数跳过了包含变量名称的第一行,并使用了delimiter参数,因为这些列由逗号分隔。最后,我使用了unpack参数,以便我们的数据将遵循corrcoef的要求。最后一点;使用NumPy,我们无法计算Spearman相关和Kendall相关。
Pandas创建相关矩阵
import pandas as pd
2.使用Pandas导入数据
data = './SimData/correlationMatrixPython.csv'df = pd.read_csv(data)df.head()
在下图中,我们可以看到数据集中四个变量的部分值:
3.计算相关矩阵:
df.corr()
得到以下输出:
最后,如果我们想使用其他相关方法(例如Spearman相关),我们只需将method ='Spearman'参数添加到corr方法中。参见下图。
感谢您耐心看完,发表这些东西的主要目的就是督促自己,希望大家关注评论指出不足,一起进步。内容我都会写的很细,并且按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果,一个目的就是零基础也能懂,因为自己就是什么基础没有从零学Python的。文章中原始数据链接https://raw.githubusercontent.com/marsja/jupyter/master/SimData/correlationMatrixPython.csv
哈哈关注有福利,骗波关注么么哒。
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协方差矩阵、相关矩阵、相关系数矩阵、相关系数之间的关系
2017-04-11 09:03:161. 已知信号矩阵sigmat, 协方差矩阵(covariance matrix) 可以用matlab函数cov(sigmat)求得...2. 相关矩阵跟相关系数矩阵是同一个矩阵,相关系数即为相关矩阵的矩阵元,已知协方差矩阵可以求相关矩阵:corrcov(covmat);转载自: http://blog.csdn.net/myj0513/article/details/24188081
1. 已知信号矩阵sigmat, 协方差矩阵(covariance matrix) 可以用matlab函数cov(sigmat)求得;
2. 相关矩阵跟相关系数矩阵是同一个矩阵,相关系数即为相关矩阵的矩阵元,已知协方差矩阵可以求相关矩阵:corrcov(covmat);
算法原理是:协方差矩阵的对角元分别对应是各个通道数据的方差(theta(x)^2, theta(y)^2),开平方后即为标准差(theta(x), theta(y)),这样就可以对每个协方差矩阵的矩阵元(theta(x)^2, theta(x,y); heta(y,x)),theta(y)^2)除法,除以对应的标准差乘积(theta(x)*theta(x), theta(x)*theta(y); theta(y)*theta(x), theta(y)*theta(y));
注:协方差矩阵:covmat = [theta(x)^2, theta(x,y); heta(y,x)),theta(y)^2]; 相关矩阵:corrmat = [theta(x)*theta(x), theta(x)*theta(y); theta(y)*theta(x), theta(y)*theta(y)];
3. 相关矩阵也可以直接由函数corrcoef (sigmat)求得。
参考链接:
1. http://www.mathworks.cn/cn/help/stats/corrcov.html
2. http://en.wikipedia.org/wiki/Covariance_and_correlation
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pandas相关系数矩阵
2018-03-26 13:49:04相关矩阵也叫相关系数矩阵,是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说,相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。定义:设(X1,X2,X3...Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数ρij(i,j=1,2...相关矩阵也叫相关系数矩阵,是由矩阵各列间的相关系数构成的。也就是说,相关矩阵第i行第j列的元素是原矩阵第i列和第j列的相关系数。
定义:
设(X1,X2,X3...Xn)是一个n维随机变量,任意Xi与Xj的相关系数ρij(i,j=1,2,...n)存在,则以ρij为元素的n阶矩阵称为该维随机向量的相关矩阵.记作R,即
性质:相关矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。
在python中,可以利用pandas的corr获取相关系数矩阵,代码如下:
corrdf = full.corr() corrdf
输出(只截取一部分):
默认地,系统返回每个行-列对中的 Pearson 相关系数。通过传递方法的参数,还可以切换到 Kendall's tau 或 Spearman's 秩相关系数(例如,.corr(method="spearman")或.corr(method="kendall"))
还可以对相关系数矩阵进行降序排列,ascending=False表示降序
corrdf['Survived'].sort_values(ascending=False)
输出:
在建模时候,需要考察相关性特征,正数为正相关,负数为负相关,通常可以选取绝对值在0.1以上的特征进行建模。若需建立强相关模型,就选取更强的相关性特征。Survived 1.000000 Title_Mrs 0.344935 Title_Miss 0.332795 Pclass_1 0.285904 familydf_Small 0.279855 Fare 0.257307 Cabin_B 0.175095 Embarked_C 0.168240 Cabin_D 0.150716 Cabin_E 0.145321 Cabin_C 0.114652 Pclass_2 0.093349 Title_Master 0.085221 Parch 0.081629 Cabin_F 0.057935 Title_Royalty 0.033391 Cabin_A 0.022287 familydfSize 0.016639 Cabin_G 0.016040 Embarked_Q 0.003650 PassengerId -0.005007 Cabin_T -0.026456 Title_Officer -0.031316 SibSp -0.035322 Age -0.070323 familydf_Large -0.125147 Embarked_S -0.149683 familydf_Single -0.203367 Cabin_U -0.316912 Pclass_3 -0.322308 Sex -0.543351 Title_Mr -0.549199 Name: Survived, dtype: float64
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pearson相关系数_使用NumPy和Pandas在Python中创建相关系数矩阵
2020-12-05 23:29:05什么是相关系数矩阵?其实这个东西在数据分析中经常用到,相关系数矩阵可以一次性同时显示多个变量之间的相关关系。当我们做相关系数矩阵时,我们会得到一个包含每个变量与其他变量之间的相关系数的表。表中的系数...机器学习把我整的有点蒙了,今天写点简单的。
什么是相关系数矩阵?
其实这个东西在数据分析中经常用到,相关系数矩阵可以一次性同时显示多个变量之间的相关关系。当我们做相关系数矩阵时,我们会得到一个包含每个变量与其他变量之间的相关系数的表。表中的系数显示了关系的强度及其方向(正或负相关)。在Python中,我们可以使用Pandas和NumPy创建相关系数矩阵。
相关矩阵的应用
在写代码之前呢,再给大家明确一下什么时候我们需要创建相关系数矩阵:
- 如果我们有一个大数据集,并且打算探索数据模式。
- 将相关系数矩阵用于其他统计方法。例如,在进行探索性因子分析,验证性因子分析,结构方程模型时都要以相关矩阵作数据。
- 其他的统计方法,比如回归分析的诊断也可能用到相关矩阵。
相关的种类
相关的种类也有很多,常用的就是Pearson的乘积矩相关。根据变量的数据类型,还有数据遵循相关假设的不同,还有其他常用的方法,例如Spearman相关和Kendall相关。在这儿给出3位大佬的图片,具体什么时候用哪种相关,请自行搜索。
Pearson, Spearman, 和 Kendall
创建相关系数矩阵
在NumPy中创建相关矩阵
要使用NumPy创建相关系数矩阵,常规语法如下:
np.corrcoef(x)
其中,x是一维或二维数组。
使用Pandas创建相关矩阵
要使用Pandas创建相关系数矩阵,常规语法如下:
df.corr()
在这里,df是DataFrame,而cor()是获取相关系数的方法。
好,光说不行,直接给例子,首先是在Numpy中的例子。
首先,我们将使用numpy.loadtxt方法加载数据。然后,我们将使用corrcoeff方法创建相关系数矩阵。
import numpy as npdata = './SimData/correlationMatrixPython.csv'x = np.loadtxt(data, skiprows=1, delimiter=',', unpack=True)np.corrcoef(x)
运行代码,我们可以得到
Correlation Matrix (NumPy Array)
注意,我使用skiprows参数跳过了包含变量名称的第一行,并使用了delimiter参数,因为这些列由逗号分隔。最后,我使用了unpack参数,以便我们的数据将遵循corrcoef的要求。最后一点;使用NumPy,我们无法计算Spearman相关和Kendall相关。
Pandas创建相关矩阵
import pandas as pd
2.使用Pandas导入数据
data = './SimData/correlationMatrixPython.csv'df = pd.read_csv(data)df.head()
在下图中,我们可以看到数据集中四个变量的部分值:
3.计算相关矩阵:
df.corr()
得到以下输出:
最后,如果我们想使用其他相关方法(例如Spearman相关),我们只需将method ='Spearman'参数添加到corr方法中。参见下图。
感谢您耐心看完,发表这些东西的主要目的就是督促自己,希望大家关注评论指出不足,一起进步。内容我都会写的很细,并且按照文章中的代码自己也可以做出一样的结果,一个目的就是零基础也能懂,因为自己就是什么基础没有从零学Python的。文章中原始数据链接https://raw.githubusercontent.com/marsja/jupyter/master/SimData/correlationMatrixPython.csv
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