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我想在pandas中使用皮尔逊相关性来检查特征之间的相关性。当我设置皮尔逊的threshold > 0.5时，我得到以下结果：print(result)Class 1.0事实证明，所有的30特性都是完全不相关的这是什么意思？特性是
浏览 16提问于2020-05-09得票数 0
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一旦我被问到如何计算两个时间序列之间的相关性。由于我是数据科学新手，我回答说：“我只计算皮尔逊相关系数”。我见过Kaggle上的人总是从相关矩阵开始，并丢弃不相关的数据。📷
浏览 0提问于2018-05-30得票数 4
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使用相关性和使用特征选择来选择重要的/高度相关的变量有什么区别？在研究特征选择时，我看到它使用包括皮尔逊相关性在内的统计测试。当这样做时，通过递归特征消除，前3个相关性最高的变量和前3个排序的变量之间有一个共同的变量。
浏览 10提问于2017-12-07得票数 0
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matplotlib，我们可以使用fill_between()填充两条垂直线之间的区域，如下例所示：
我们有两个信号，我正在计算滚动/移动的皮尔逊和斯皮尔曼的相关性当相关性低于-0.5或高于0.5时，我想对周期进行阴影处理(皮尔逊的周期为蓝色，斯皮尔曼的周期为橙色)。我还在所有图中用灰色表示周末。
然而，我发现使用Plotly很难做到这一点。顺便说一句，我以前试过Bokeh，但我因为某种原因放弃了
浏览 1提问于2020-08-20得票数 5
我需要使用相关距离进行一些聚类，但我需要绝对皮尔逊距离，而不是使用定义为d=1-r的内置“距离”“相关性”。在我的应用程序中，反相关的数据应该获得相同的集群ID。现在，当使用kmeans()函数时，我得到了高度反相关的质心，我希望通过组合它们来避免这种情况。现在，我对matlab还不是很熟练，在阅读kmeans函数时遇到了一些问题。可以为我的目的编辑它吗？示例：
当使用相关距离作为度量时，第1行和第2行应该获得相同的集群ID。我做了一些尝试来编辑内置的matlab
浏览 1提问于2014-01-24得票数 3
基本上，我希望函数的行为像R中的cor一样，这里有一个默认值method = c("pearson", "kendall", "spearman")，如果没有指定method，则函数计算皮尔逊相关性。这里说明了这种行为：# = 1# = 1
cor(x,即使在为method选择向量<em
浏览 1提问于2015-03-09得票数 10
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TL;DR:线性趋势对时间序列之间的相关性有什么影响？数据是基于时间序列的传感器数据(大约。350万张时间戳)。似乎他们做了一个简单的皮尔逊相关然而，从这些数据来看，这些信号似乎确实是有趋势的。当我然后应用一个递减函数时，就像df_n
浏览 0提问于2019-08-30得票数 5
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生成相关数字
、、、、
您可以将其想象为两个数组，数组X和数组Y，其中数组X和数组Y的值必须重新生成、重新排序或转换，直到它们在给定的皮尔逊r水平上相互关联。这里有一个要点:数组X和数组Y必须是均匀分布。我尝试重新排序数组中的值以增加相关性，但仅通过排序永远无法获得1.00或-1.00的数组相关性。
有什么想法吗？
浏览 2提问于2009-11-12得票数 9
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为什么MinMax扩展器要独立地缩放每一列？如果这些值是以某种方式连接起来的，难道不是失去了信息吗？我不明白为什么这是有意义的。为了保持它们之间的关系，不应该把所有的列都按相同的比例缩放吗？
浏览 0提问于2021-08-29得票数 0
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我已经找到了似乎是一个工作，但我希望有人能向我解释为什么我看到这种疯狂的行为。我看到的是，当通过ssh传递命令时，脚本的行为与在本地执行相同的脚本不同。非常奇怪的是，通过在我的ssh命令中添加一个看似任意的命令，我能够让我的脚本正确地执行，而我不知道为什么！我假设这是因为在调用杀害-9时，grep获取的进程ids已经消失。没人
浏览 2提问于2014-11-24得票数 0
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我的训练集的每一行代表一年中每一天的1小时块，并且有不到30,000条记录，可以追溯到3.5年前。我的功能包括参数信息，如日期、站点、星期几、开始时间以及天气信息。当我对我的所有特征与我的因变量(收听小时数)进行皮尔逊相关时，这两个特征位于相关性最强的4个特征中( X-Mas音乐为0.16，比赛为0.20 )，其中相关性最高的特征为0.31。当有比赛时，听音乐的时间往往会增加一倍，而当播放X_mas音乐时，听音乐的时间往往会增加约50
浏览 34提问于2020-04-20得票数 0
假设您将属于多个类的一组项嵌入到多维空间中，以便通过K最近的邻居预测未知的未来项。天真地，在达到某种整体精度度量之前，人们可以将无法从嵌入中正确分类或多次参与错误分类的项目作为它们(不正确的类)最接近的邻域，但这显然是一个优化问题。
是否有适用于此用例的已知算法？
浏览 0提问于2022-06-11得票数 1
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我试图将不相关变量分组到子集中。因此，使用相关矩阵，我检查每个变量来查看相关性。如果相关性大于阈值，我将创建一个新列表，否则我将将其添加到当前列表中。最后，在每个子集中变量是不相关的。但是，当变量数高(> 20,000)时，运行时间超过两个小时。有什么建议可以让它更快吗？或者做一些并行的操作？
浏览 0提问于2023-01-29得票数 1
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一些文献报道了在建立模型时特征与目标特征之间的相关性，有必要检查特征与目标特征之间的相关性吗？如果功能的数量很高，那就不容易了。
浏览 0提问于2018-03-13得票数 0
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我正在构建一个机器学习模型，其中一些列是物理地址(我可以将其转换为X/Y坐标)，但我对ML算法将如何处理这个问题感到有点困惑。是否有一种特殊的方法将GEO位置转换成用于ML (分类和/或回归)的列？
浏览 0提问于2016-10-04得票数 3
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P值大致表示不相关系统产生具有Pearson相关性的数据集的概率，至少与从这些数据集计算出来的数据集一样极端。P值并不完全可靠，但对于大于500的数据集可能是合理的。scipy.stats.pearsonr(x, y)实现的非相关测试是什么？不管你是否知道在函数中实现了什么测试，你能告诉我一些常用的非相关测试吗？(只供我学习这门课)
浏览 2提问于2015-10-29得票数 4
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给定数据，矩阵将具有非常高相关性的矩形块。也就是说，如果你在这个矩阵中的任何地方画一个$20 \x 20$方块，你要么会看到高度相关的变量($\rho_{i，j}> 0.8$)的补丁，要么是中等到不相关的($\in -0.1，0.5$)。如果在矩阵$P_{i，j}$的附近，相关性“趋于”高，而“趋于”低，那么绘制红色区域的函数或算法是什么？(如果当我们从正相关块移动到负相关块时，它从一种颜色切换到另一种颜色，效果会更好)。我想要一些东西来看看有多少高相关性的补丁，
浏览 2提问于2013-10-12得票数 1
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