R语言求相关系数矩阵,python求相关系数矩阵

　　相关矩阵，也称为相关系数矩阵，是由矩阵的列之间的相关系数组成的。即，相关矩阵的第I行和第J列中的元素是原始矩阵的第I列和第J列的相关系数。

　　定义：

　　设(X1，X2，x3，xn)为N维随机变量，任意Xi和Xj存在相关系数ij(I，j=1，2，N)。以IJ为元素的N次矩阵称为这个维随机向量的相关矩阵。当标记为R时，即

　　属性：关联矩阵的对角元素是1。相关矩阵是对称矩阵。

　　在python中，利用熊猫的corr可以得到相关系数矩阵。代码如下。

　　Corrdf=full.corr () corrdf输出(仅剪切部分):

　　默认情况下，为每个行和列对返回人员的相关系数。可以通过肯德尔的tau或者斯皮尔曼的秩相关系数(例如，corr)方法=Spearman )或。corr) method=Kendall 通过传递方法的参数。

　　也可以按降序排列相关系数矩阵。Ascending=False表示降序。

　　corr [存活]的输出。sort _ values(升序=false):

　　幸存1.00000 title _ Mrs 0.344935 title _ miss 0.332795 pclass _ 10.285904 FAMILY DF _ small 0.279855 fare 0.257307 CABIN _ b 0.110 652 pclass _ 20.093349 title _ master 0.085221 parch 0.081629 CABIN _ f 0.057935 title _ f 0.0577通常可以选择绝对值在0.1以上的特征进行建模。如果需要建立强关联模型，请选择更强的关联特征。

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