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  • 如何写系数矩阵
    千次阅读
    2022-04-20 15:44:06

    最近在学习sparkmllib时,因为此前没有机器学习基础,碰到的第一个案例就是通过pearson相关系数对三个向量进行相关性计算,网上查阅了很多都没有一个比较清晰的解释,以下是个人的一些见解。
    第一行表示拿向量的第一个维度和逐个维度(包括自身)进行相关系数求值,以此第二行第三行也是,所以对于一个结果n x n的矩阵,n的值只与所给予的向量的维数有关且相等(注:在sparkmllib中,向量值不能为null)
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    code

    clear
    clc
    
    %    2x+2y-z=10
    %    -x+3y+2z=5
    %    x-y-z=-1
     
     
    a=[2 2 -1;-1 3 2;1 -1 -1]  % 系数矩阵
     
    b=[10;5;-1]   % 常量矩阵
     
    c=[a b]  % 增广矩阵
    
    

    result

    
    a =
    
         2     2    -1
        -1     3     2
         1    -1    -1
    
    
    b =
    
        10
         5
        -1
    
    
    c =
    
         2     2    -1    10
        -1     3     2     5
         1    -1    -1    -1
    
    >> 
    

    resource

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    Simulink,用于仿真和基于模型的设计,值得学习。
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    展开全文
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    矩阵乘法

    满足结合率、分配率,但不满足交换率

    • 矩阵 Am*n

      有 m 行,n 列

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      如下图:

      C[23] = A[2,1] * B[1,3] + A[2,2] * B[2,3]

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    系数矩阵

    在这里插入图片描述

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  • Python数据分析:相关系数矩阵

    千次阅读 2022-03-02 00:03:55
    相关系数矩阵 ● 选择题 以下关于相关系数矩阵说法错误的是: A 对角线的值全为1 B 矩阵中的元素取值范围为[0,1] C 可以反映数值型特征之间的相关性 D 可以用来检验变量间的多重共线性 ● 问题解析 1.在数据分析...

    【小白从小学Python、C、Java】
    【Python全国计算机等级考试】
    【Python数据分析考试必会题】
    ● 标题与摘要
    Python数据分析
    相关系数矩阵

    ● 选择题
    以下关于相关系数矩阵说法错误的是:
    A 对角线的值全为1
    B 矩阵中的元素取值范围为[0,1]
    C 可以反映数值型特征之间的相关性
    D 可以用来检验变量间的多重共线性

    ● 问题解析

    1.在数据分析中,相关系数矩阵是用来反映数据不同特征之间的相关性的。
    2.相关系数矩阵中的每一个元素都是:
    2.1.两个不同特征之间的相关系数,所以元素的取值范围为[-1,1]。
    2.2.相关系数的绝对值越接近1,表示两个特征的相关性越高;若取值为负数,表示两个特征之间是负相关关系,若取值为正值,表示两个特征之间是正相关关系。
    2.3.相关系数矩阵的对角线元素反映的是特征自身的相关性,所以都为1。
    3.相关系数矩阵可以用来检验变量之间的多重共线性。在数据分析中,多重共线性是指两个或多个特征之间的相关性很高,从而导致在对结果进行预测时,特征之间的重复信息很多,数据分析算法中,PCA(主成分分析)可以用来解决多重共线性问题。
    4.numpy和pandas分别实现计算相关系数矩阵:在pandas库中,可以用corr()函数计算相关系数矩阵,如图1所示,在numpy库中,可以用corrcoef()函数计算相关系数矩阵,如图2所示。

    ​● 附图
    图1 pandas实现计算相关系数矩阵

    图2 numpy实现计算相关系数矩阵

    ● 附图代码
    import pandas as pd
    df = pd.DataFrame({'A':[5,91,3],
    'B':[90,15,66],'C':[93,27,3]})
    print(df)
    corr1=df.corr()
    print(corr1)
    import numpy as np
    array1=np.array([[1, 1, 2, 2, 3],
    [2, 2, 3, 3, 5],
    [1, 4, 2, 2, 3]])
    print(array1)
    corr2=np.corrcoef(array1)
    print(corr2)

    ​​● 正确答案
    B

    ● 温馨期待
    期待大家提出宝贵建议,互相交流,收获更大,助教:qmy

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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。

空空如也

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