Python数据相关性分析实践完整项目【数据+代码+结果图片】
包含完整的数据和分析代码以及可视化代码，可以直接使用的完整项目数据
2021-05-30 10:08:21
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文章目录1.图示初判两个变量之间的相关性（散点图）多变量之间的相关性（散点图矩阵）2.Pearson相关系数3.Spearman相关系数
分析连续变量之间的线性相关程度的强弱
介绍如下几种方法：
图示初判
Pearson相关系数（皮尔逊相关系数）
Sperman秩相关系数（斯皮尔曼相关系数）
1.图示初判
拿到一组数据，可以先绘制散点图查看各数据之间的相关性：
两个变量之间的相关性（散点图）
import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from scipy import stats
%matplo
2021-05-14 14:37:40
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模式识别方法首先要解决的一个问题就是特征选择,目前许多方法考虑了有监督学习的特征选择问题,对无监督学习的特征选择问题却涉及得很少。依据特征对分类结果的影响和特征之间相关性分析两个方面提出了一种基于K-均值聚类方法的特征选择算法,用于无监督学习的特征选择问题。
2021-05-09 21:02:42
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