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相关系数
数据分析 | 特征重要性分析 | 树模型、SHAP值法
前言在分析特征重要性的时候,相关性分析和主成分分析往往是比较简单的方法,相关性分析是通过计算特征与目标变量之间的
相关系数
来评估特征的重要性。
梨子串桃子
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2023-08-29 01:58
数据分析
数学建模
数据分析
机器学习
数据挖掘
python
随机森林
Spearman Footrule距离
这个指标的名字中包含"Spearman"是因为它基于斯皮尔曼秩
相关系数
的概念,而"Footrule"表示它在计算过程中考虑了元素之间的位置关系。Spea
爱学习的书文
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2023-08-28 19:22
简单记录
排序
距离
肯德尔秩
相关系数
(Kendall‘s Tau)排名
肯德尔秩
相关系数
(Kendall’sTau)是一种用于衡量两个排列之间相似性的统计指标,它考虑了元素之间的顺序关系而不考虑具体数值。该系数被广泛用于排序、排名和比较不同实验结果的相关性等领域。
爱学习的书文
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2023-08-28 19:47
简单记录
python
排序
相关系数
数学建模 因子分析
进行因子分析步骤对分析结果解读KMO和巴特利检验公因子方差总方差解释成分矩阵及旋转后的成分矩阵旋转后的因子载荷散点图成分得分系数矩阵简介因子分析和主成分分析法是一种对数据进行降维处理的方法,但主成分分析法的弊端在于其通过计算出
相关系数
矩阵的特征值
今天美美吃饭啦
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2023-08-28 05:39
数学建模
算法
Pandas数据分析教程-描述性统计量
DataFrame/array.value_counts()3.Series.isin()4.get_indexer()索引对应转换本文介绍pandas中一些常用的描述性统计量相关知识,包括pandas统计函数、
相关系数
与协方差
Wumbuk
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2023-08-26 21:19
pandas
pandas
数据分析
数据挖掘
python
相关系数
我介绍一下python常见的两种相关系统的算法:1)pearsonr(皮尔松
相关系数
);2)mine(互信息)1)皮尔松
相关系数
主要描述变量之间线性相关性,下面是python的实现库fromscipy.statsimportpearsonr
wshzd
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2023-08-26 06:19
Python
笔记
python
统计学(71)-相关性分析
1、方差到协方差,再从协方差到线性
相关系数
(1)已知变量x和y,现在想了解x和y的相关性(x和y均为连续变量,默认没有异常值存在,即偏离平均值较大的数据)image.png首先,绘制x和y关系的散点图。
Zhigang_Han
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2023-08-26 00:26
毕业设计 医学数据分析 人体肠道细菌数据分析
文章目录0前言1课题背景2.数据预处理导入工具包预处理缺失值情况3数据可视化4特征工程人工预先筛选最大信息系数MIC距离
相关系数
dcorr筛选MIC是0.04,dcorr是0.06逻辑关系是且(或也可以尝试
DanCheng-studio
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2023-08-25 18:25
计算机专业
毕设选题
毕业设计系列
数据分析
python
毕业设计
大数据
数据挖掘
计算机竞赛 基于大数据的时间序列股价预测分析与可视化 - lstm
文章目录1前言2时间序列的由来2.1四种模型的名称:3数据预览4理论公式4.1协方差4.2
相关系数
4.3scikit-learn计算相关性5金融数据的时序分析5.1数据概况5.2序列变化情况计算最后1前言优质竞赛项目系列
Mr.D学长
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2023-08-25 17:37
python
java
斯皮尔曼相关性 —— Spearman Correlation
然后我们对这些转换后的值求Pearson
相关系数
,这就是Spearman
相关系数
。斯皮尔曼相关度的计算舍弃了一些重要信息,即真实的评分值。但它
ifnoelse
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2023-08-25 14:46
推荐算法
user
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存储
spearman相关性分析_做数据分析为何要学统计学(3)——相关性分析
样本因素之间相关程度的量化使用
相关系数
corr,这是一个取之在[-1,1]之间的数值型,corr的绝对值越大,不同因素之间的相关程度越高——负值表示负相关(因素的值呈反方向变化),正值表示正相关(因
weixin_39553156
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2023-08-25 14:46
spearman相关性分析
python spearman
相关系数
_常用的特征选择方法之 Spearman 秩
相关系数
上一篇里,我们简单的介绍了基于Pearson
相关系数
的特征选择方法,本篇介绍另一种使用更加广泛的
相关系数
:Spearman秩
相关系数
,简称Spearman
相关系数
。
weixin_39777543
·
2023-08-25 14:46
python
spearman相关系数
Spearman 相关性分析法,以及python的完整代码应用
该方法的基本思想是将两个(也可以多个)变量的值进行排序,并计算它们之间的等级相关性(Spearman
相关系数
)。
Freshman小白
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2023-08-25 14:16
python
数学建模
pandas
python
pandas
数据分析
商务与经济统计学 第三章 描述统计学II:数值方法(下)
3.5.2
相关系数
皮尔逊积矩
相关系数
样本
相关系数
的值是一个介于+1~-1
今天有觉悟1
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2023-08-25 09:45
微生物组学差异性检验
=env)结果解读:Df自由度SumsOfSqs总方差(离差平方和)MeanSqs均方差,即SumsOfSqs/DfF.ModelF检验值R2分组对差异的解释度Pr(>F)P值2.Mantaltest
相关系数
检验
赵会成
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2023-08-25 06:09
采用交叉视点,锁定“原因”
“表示二者关系的“
相关系数
”
相关系数
”可以表示相关程度,计算
相关系数
的方法叫作“相关分析”。
相关系数
的值介于-1和+1之间。
相关系数
相关系数
越接近1,正相关的程度越高。
三旬老郑丶
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2023-08-24 16:33
心理学研究方法(16)
中原焦点团队网络中26期坚持分享第929天(20220824)测量的信度即可靠性,它是测量反映被测特征真实程度的指标,即测量结果反映出系统变异的程度,以
相关系数
作为指标。
如鱼饮水2020
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2023-08-24 15:41
MATLAB计算连续月份的不同栅格数据间的
相关系数
(输出为tif影像)
%先导入投影信息,某个影像的路径就行(最好是你分析的数据中的一个)[a,R]=readgeoraster('G:\SIF\Global-AI_monthly_v3\bi\199001.tif');info=geotiffinfo('G:\SIF\Global-AI_monthly_v3\bi\199001.tif');[m,n]=size(a);i=1;gw=zeros(m*n,24);%此处要修
陆小吉1212
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2023-08-22 15:50
matlab
开发语言
协方差和协方差矩阵
相关系数
由于随机变量的取值范围不同,两个协方差不具备可比性。如是三个不同的随机变量,想要
RossH
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2023-08-22 10:38
标准差,协方差,
相关系数
1.标准差标准差定义是总体各单位标准值与其平均数离差平方的算术平均数的平方根。它反映组内个体间的离散程度公式为need-to-insert-img简单来说,标准差是一组数据平均值分散程度的一种度量。一个较大的标准差,代表大部分数值和其平均值之间差异较大;一个较小的标准差,代表这些数值较接近平均值。2.协方差https://www.zhihu.com/question/20852004可以通俗的理解
吃番茄的土拨鼠
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2023-08-22 08:45
通过案例学习pandas计算
相关系数
pandas计算
相关系数
在数据分析和统计学中,
相关系数
是一种用于衡量两个变量之间关系强度的统计指标。它可以帮助我们了解两个变量之间的线性关系强度和方向。
帅帅的Python
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2023-08-19 06:13
学习
pandas
2019-07-30
为了排除隔夜信息的影响,每天第一分钟的收益率用第一分钟均价除以开盘价计算,即最后计算
相关系数
,对应B3201-B3206;以及用同样方法取每天分钟线(去掉开盘集合竞价的tick)的累计分钟收益序列和
非常暴龙兽
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2023-08-18 20:17
马修斯
相关系数
MCC简介
在本文中,我们将介绍一个值得更多关注和认可的替代度量:马修斯
相关系数
(MCC)。F1score通过协调准确率和召回率来计算,旨在在两者之间取得平衡。
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2023-08-18 09:32
机器学习人工智能
相关性热图
相关性分析其实较为简单,用R语言自带的cor()函数非常容易计算得到两两变量间的
相关系数
。下面我们就来看下如何用R语言实现相关性计算并绘制带有显著性星标的相关性热图。
wanghaihua888
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2023-08-18 04:17
模型预测笔记(一):数据清洗及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
5.1.1绘制某一特征的数值情况(二分类)5.2柱状图5.2.1单特征与目标特征之间的图像5.2.2多特征与目标特征之间的图像5.3折线图5.3.1多个特征之间的关系图5.4散点图六、相关性分析6.1皮尔逊
相关系数
ZZY_dl
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2023-08-17 23:26
#
模型预测
笔记
在SPSS中实现数据转置
例如Kendall协同系数检验和组内
相关系数
(ICC)检验这两种方法都可以检验定量数据的一致性程度,但是这两种方法对数据的要求不同。
211统计课堂
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2023-08-16 10:29
算法
人工智能
2020-01-18
相关系数
的解释
转载自csdn:https://blog.csdn.net/hasfun/article/details/82756324
相关系数
的解释:cov(x,y)叫协方差系数
相关系数
=分子:(x的值-x均值)*
开到荼靡_2f07
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2023-08-16 06:00
R语言相关性分析
1.R语言自带函数cor(data,method="")可以快速计算出
相关系数
,数据类型:data.frame如data.frame为:zz,绘图如下:a.singleprotein:线性回归画法1.ggplot
MJades
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2023-08-15 15:17
向相关与负相关名称解释及应用场景
在这一方程中自变量是x,因变量是y2、在回归与相关分析中,因变量值随自变量值的增大(减小)而减小(增大),在这种情况下,因变量和自变量的
相关系数
为负值,即负相关。
Jack_2085
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2023-08-15 15:56
数据分析与挖掘
数据库
文本挖掘 day5:文本挖掘与贝叶斯网络方法识别化学品安全风险因素
Introduction现实意义理论意义提出方法,目标2.材料与方法2.1数据集2.2数据预处理2.3关键字提取2.3.1TF-IDF2.3.2改进的BM25——BM25WBM25BM25W2.3.3关键词的产生(
相关系数
想太多!
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2023-08-15 06:36
文本挖掘
数据挖掘
全国各地区数字经济工具变量-文本词频统计(2002-2023年)
凭借数字经济政策供给与数字经济发展水平的
相关系数
的显著性作为二者匹配程度的划分依据,一定程度上规避了数字经济政策供给与数字经济发展水平之间的可能存在的内生性问题。
T0620514
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2023-08-12 22:14
大数据
数模更新篇-3-因子分析模型
因子分析因子分析通过研究变量间的
相关系数
矩阵,把这些变量间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子,由于归接触的因子个数少于原始变量的个数,但是他们又包含原始变量的信息,所以,这一分析过程也成为降维。
12十二12
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2023-08-12 11:33
笔记
美国大学生数学建模竞赛
因子分析
内生性的蒙特卡罗模拟
%%蒙特卡洛模拟:内生性会造成回归系数的巨大误差times=300;%蒙特卡洛的次数R=zeros(times,1);%用来储存扰动项u和x1的
相关系数
K=zeros(times,1);%用来储存遗漏了
一条小小yu
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2023-08-12 00:41
数学建模
python计算
相关系数
R
方法一:importnumpyasnp#计算
相关系数
Rdefr(y_true,y_pred):y_true=np.array(y_true)y_pred=np.array(y_pred)corr=np.corrcoef
ronvicki
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2023-08-11 19:26
Python
python
开发语言
[Machine Learning] 线性回归和平滑方法
文章目录
相关系数
(CorrelationCoefficient)简单线性回归中的
相关系数
线性回归(LinearRegression)SimpleLinearRegressionLeastSquaresEquationsStandardErrorofRegressionCoefficientEstimates
华北小龙虾
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2023-08-11 18:53
机器学习
线性回归
MATLAB实现两组数据的延时对齐效果
实现相同数据状态的对齐效果,采用MATLAB自带的xcorr函数实现,具体步骤如下:step1:导入两组数据,并将其分别存储在两个向量(例如data1和data2)中step2:使用xcorr函数计算两组数据的互
相关系数
罗伯特祥
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2023-08-11 12:02
#
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MATLAB/Simulink
▶
经验杂谈
matlab
矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现
在遥感领域也是经常用到,比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者
相关系数
矩阵的特征值和特征向量。
时光碎了天
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2023-08-10 17:18
机器学习
宋浩概率论笔记(四)数字特征
本帖更新数字特征,包含期望、方差、
相关系数
等,要点在于记忆性质中的各种公式,遇到题目时能迅速利用已知条件计算答案。
郝YH是人间理想
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2023-08-08 16:06
概率论与数理统计
概率论
笔记
考研
【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC,拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测
【MATLAB第63期】基于MATLAB的改进敏感性分析方法IPCC,拥挤距离与皮尔逊系数法结合实现回归与分类预测思路考虑拥挤距离指标与PCC皮尔逊
相关系数
法相结合,对回归或分类数据进行降维,通过SVM
随风飘摇的土木狗
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2023-08-07 01:05
matlab
PCC
IPCC
皮尔逊
敏感性分析
特征排序
特征变量重要度
如何对两个
相关系数
进行差异显著性检验 (两个样本中构造的相关性是否不同)——diffcor,Fisher‘s z-Tests
关于相关性差异的Fisherz检验diffcor.depFisher’sz-Testsofdependentcorrelations两个不独立样本的
相关系数
检验DescriptionUsageArgumentsValueExamplesdiffcor.twoFisher
sta@ma@brain
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2023-08-06 17:56
脑网络的图论分析
r语言
机器学习
特征值和特征向量(整理)
三、特征值和特征向量的应用实例1、主成分分析(PrincipleComponentAnalysis,PCA)(1)方差、协方差、
相关系数
、协方差矩阵方差:协方差:,,**方差是衡量单变量的离散程度,协方差是衡量两个变量的相关程度
weixin_38168760
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2023-08-06 00:54
人工智能
主成分分析(PCA)中的特征值与特征向量,特征值是不是数据在特征向量方向上的方差
个特征向量使得贡献率达到85%以上(4)获得降维后的数据2.数据在特征向量方向上可以获得最大的方差,可以了解成在该方向上数据的区分度最高,信息量最大3.协方差的意思如果结果为正值,则说明数据是正相关的(从协方差可以引出“
相关系数
不解不惑
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2023-08-06 00:53
向量与矩阵 导数和偏导数 特征值与特征向量 概率分布 期望方差
相关系数
文章目录向量与矩阵标量、向量、矩阵、张量向量范数和矩阵的范数导数和偏导数特征值和特征向量概率分布伯努利分布正态分布(高斯分布)指数分布期望、⽅差、协⽅差、
相关系数
期望方差协⽅差
相关系数
向量与矩阵标量、向量
1 + 1=王
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2023-08-06 00:49
AI算法面试
面试相关
笔记
矩阵
特征向量
范数
相关系数
2023华数杯数学建模C题完整5问代码思路分析
对于问题1,我们对数据进行了预处理,处理婴儿行为特征数据,并将其转换为数值型数据,然后使用皮尔逊
相关系数
来研究母亲的身体指标和心理指标与婴儿行为特征和睡眠质量之
Kerry_6
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2023-08-05 20:45
数学建模
python
数据分析
算法
支持向量机
逻辑回归
第六天:因子分析
因子分析是通过研究变量之间的
相关系数
矩阵,把这些变量之间错综复杂的关系归结成少数几个综合因子,并据此对变量进行分类的一种统计分析方法。
ICY小姐
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2023-08-05 12:47
主成分分析PCA算法
表1我国各地区普通高等教育发展状况数据标准化后的数据,其协方差矩阵就是
相关系数
矩阵。代码:clc,clearloadgj.txt%把原始数据保存在纯文
我行我素,向往自由
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2023-08-05 03:30
EEG
主成分分析
PCA
数学建模体系
1评价类主观求权重:层次分析法客观求权重:TOPSIS综合评价:典型相关分析2预测插值算法拟合多元回归分析时间序列分析、ARCH和garch模型岭回归和lasso回归3关系
相关系数
典型相关分析多元回归分析灰色关联分析
小蒋的技术栈记录
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2023-08-04 02:50
数学建模
数学建模
随笔--向量数据库的检索算法
计算相似度的方法:欧式距离(EuclideanDistance)曼哈顿距离(ManhattanDistance)夹角余弦(Cosine)皮尔逊
相关系数
(P
永久_小玖
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2023-08-03 22:50
机器学习基础算法
算法
数据库
ml之相关关系
所以只有当数据包含两个以上的点的时候,样本的相关才能自由地变化当
相关系数
越接近1或-1说明,线性相关越强;当
相关系数
接近0,说明没有相关关系;其他情况则说明有相关关系,但不
松松土_0b13
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2023-08-03 16:47
你要偷偷学会
相关系数
图,然后惊艳所有人!
在实际数据分析过程中,两个变量的线性相关程度高低我们一般用“
相关系数
(r)”表示,取值范围为[-1,1],“(0,1]”为正相关,“[-1,0)”为负相关,“0”表示线性不相关。
数据可视化艺术
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2023-07-31 19:47
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