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  • 在计算图像的灰度共生矩阵时,相关性值得到的经常为1.#IND、1.#INF 发现在计算sigmax和sigmay时经常算出来为0,所以发生了除零的问题,不知道这个除零如何解决。 在...

    在计算图像的灰度共生矩阵时,相关性值得到的经常为1.#IND、1.#INF

    发现在计算sigmax和sigmay时经常算出来为0,所以发生了除零的问题,不知道这个除零如何解决。

    http://www.cnblogs.com/skyseraph/archive/2011/08/27/2155776.html发现将sigma为零时将局部相关度赋值为8。不知道此处为何是8。

    这样就不会发生除零的问题了。

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  • https://www.displayr.com/what-is-a-correlation-matrix/
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  • 数据科学最重要的技能之一就是数据可视化,在数据建模过程中,我们比较关心数据之间的相关性,而观察数据相关性我们使用最多的技能之一就是相关性矩阵。数据相关性矩阵可以让我们对数据之间的关联关系有更为直观的...

            数据科学最重要的技能之一就是数据可视化,在数据建模过程中,我们比较关心数据之间的相关性,而观察数据相关性我们使用最多的技能之一就是相关性矩阵。数据相关性矩阵可以让我们对数据之间的关联关系有更为直观的理解。这里简单汇总一下使用Python绘制传统相关性矩阵/下三角相关性矩阵/重点相关性矩阵的代码

    1. 传统相关性矩阵

    图片

    import pandas            as pd
    import seaborn           as sns
    import matplotlib.pyplot as plt
    %matplotlib inline
    
    df = pd.read_csv('./data/melb_data.csv')
    # Calculate pairwise-correlation
    matrix = df.corr()
    cmap = sns.diverging_palette(250, 15, s=75, l=40, n=9, center="light", as_cmap=True)
    
    plt.figure(figsize=(12, 8)) 
    sns.heatmap(matrix,  center=0, annot=True,
                 fmt='.2f', square=True, cmap=cmap)

    2. 下三角相关性矩阵

    图片

    import numpy as np
    # mask掉上三角部分
    mask = np.triu(np.ones_like(matrix, dtype=bool)) 
    plt.figure(figsize=(12, 8)) 
    sns.heatmap(matrix,  mask=mask, center=0, annot=True, fmt='.2f', square=True, cmap=cmap) 
    

    3. 重点相关性矩阵(即只画出相关性指数大于阈值的那部分)

    图片

    # mask掉上三角 & 小于某个阈值的值
    mask1 = np.triu(np.ones_like(matrix, dtype=bool))
    mask2 = np.abs(matrix) <= 0.1
    mask  = mask1 | mask2
    
    plt.figure(figsize=(12, 8)) 
    sns.heatmap(matrix,  mask=mask, center=0, annot=True,fmt='.2f', square=True, cmap=cmap) 

     

     

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  • 代码是python编写的热力图矩阵,可以实现多变量之间的相关性分析,以此用于下一步操作。所用的库有import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd
  • 基于传感矩阵空间相关性的纠缠光子压缩重影成像
  • 矩阵的线性相关性 数据科学与机器学习的线性代数 (LINEAR ALGEBRA FOR DATA SCIENCE AND MACHINE LEARNING) We’ve already been working with determinants for some posts, but what if I say you that there's a ...

    矩阵的线性相关性

    数据科学与机器学习的线性代数 (LINEAR ALGEBRA FOR DATA SCIENCE AND MACHINE LEARNING)

    We’ve already been working with determinants for some posts, but what if I say you that there's a way to find if a determinant result is 0 without calculating it. Let’s explain how:

    我们已经在某些帖子中使用了行列式,但是如果我对您说,有一种方法可以确定行列式结果是否为0而无需计算。 让我们解释一下:

    列的线性组合和依赖性 (Linear combination and dependence of columns)

    Suppose that we have m columns of n numbers, if we multiply each element of a column by some numbers λ and then add the corresponding elements of the resultant columns, as a result, we get the new column C.

    假设我们有n个数的m列,如果我们乘以某些数字的列的每个元素λ然后添加所得列的相应的元件,作为一个结果,我们得到了新的列C。

    Image for post
    Linear combination of columns, self-generated.
    列的线性组合,自生成。

    C is called a linear combination of the columns A_m and the λ_m are called the coefficients of the linear combination.

    C被称为列A_m的线性组合,而λ_m被称为线性组合的系数。

    for example, with two A matrices and λ = (1,2) :

    例如,使用两个A矩阵,并且λ=(1,2)

    Image for post
    Example of a linear combination of columns, self-generated.
    自生成列的线性组合示例。

    If one of the columns of a determinant is a linear combination of other columns, then D = 0.

    如果行列式的一列是其他列的线性组合,则D = 0。

    If a linear combination exists, we can always find an integer r with the following properties.

    如果存在线性组合,我们总是可以找到具有以下属性的整数r

    • The matrix has a minor of order r with D not 0.

      矩阵具有次幂r ,D不为0。

    • Every minor of order r+1 and higher has D = 0.

      r + 1级以上的每个未成年人的D = 0。

    The number r is called the rank of the matrix and the minor of order r is called the basis minor of the matrix. A matrix can have several basis minors, but all of them have order r.

    数字r称为矩阵的秩,阶次的次称为矩阵的基数次 。 一个矩阵可以有几个基本的次要,但它们的阶次均为r

    A

    一个

    It’s easy, all the basic elements are the combinations of basis elements where all except themselves are multiplied by 0 and themselves are multiplied by 1. Meanwhile, the columns not in the basis elements are defined as linear combinations of basis elements, so we can find the λ_m that makes them a 0 column.

    很简单,所有基本元素都是基本元素的组合,其中除自身以外的所有元素都乘以0并自身乘以1。同时,不在基本元素中的列定义为基本元素的线性组合,因此我们可以找到使它们成为0列​​的λ_m

    摘要 (Summary)

    In the previous post, we learned how to calculate the determinant of a matrix based on minors and cofactors. Today’s post added the most important property of determinants, the linear dependence, this will allow us to work faster and know if the systems has solutions or not in seconds.

    在上一篇文章中,我们学习了如何基于未成年人和辅因子来计算矩阵的行列式。 今天的帖子增加了行列式最重要的属性,即线性相关性,这将使我们能够更快地工作,并在几秒钟内知道系统​​是否有解决方案。

    This is the real basis of lineal algebra methods used in data science, on top of that, we will build the methods that all deep learning models use.

    这是数据科学中线性代数方法的真正基础,最重要的是,我们将构建所​​有深度学习模型都使用的方法。

    This is the seventeenth post of my particular #100daysofML, I will be publishing the advances of this challenge at GitHub, Twitter, and Medium (Adrià Serra).

    这是我特别#100daysofML第十七后,我会发布在GitHub上,Twitter和中型企业(这一挑战的进步阿德里亚塞拉 )。

    https://twitter.com/CrunchyML

    https://twitter.com/CrunchyML

    https://github.com/CrunchyPistacho/100DaysOfML

    https://github.com/CrunchyPistacho/100DaysOfML

    翻译自: https://medium.com/ai-in-plain-english/linear-dependence-between-columns-of-a-matrix-79ba3cb1b70c

    矩阵的线性相关性

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  • 我有两个矩阵p(500x10000)和h(500x256),我需要用Python计算相关性。在在Matlab中,我使用corr()函数没有任何问题:myCorrelation=corr(p,h)在numpy中,我尝试了np.corrcoef( p, h ):File "/usr/local/lib/python...
  • 矩阵相关性

    2019-09-21 17:56:40
    A.txt A1 10.5318295 10.99222177 11.03562467 10.96557789 10.83035429A2 6.739434821 7.116196513 6.580855876 6.373403461 6.171394699A3 8.211470461 7.408179667 8.609446009 7.703020111 8.136612015A4 ...
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  • python相关性矩阵

    千次阅读 2019-05-30 10:50:53
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  • I was computing spearman correlations for matrix. I found the matrix input and two-array input gave different results when using scipy.stats.spearmanr. The results are also different from pandas.Data....
  • 主要介绍了python seaborn heatmap可视化相关性矩阵实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • 今天学习下相关性矩阵的可视化,可以用来可视化相关性矩阵的包有corrplot包、corrgram包、GGally包、ggcorrplot包等,这些包在大部分情况下都可以满足需求。今天先来学习corrplot包的使用,后面几天有空会详细讲解下...
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空空如也

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矩阵相关性