TAU = KENDALLTAU(Y) 返回一个 N×N 矩阵，其中包含 T×N 矩阵 Y 中每对列之间的成对 Kendall 秩相关系数。系数针对关系进行调整（这就是所谓的“tau-乙”）。 当没有联系时，Kendall 的 tau-b 与标准 tau（或 tau-a）相同。 TAU = KENDALLTAU(Y, w) 返回加权 Kendall 等级相关矩阵，其中 w 是 [T * (T - 1) / 2]×1 的权重向量，用于观察 i 和 j 之间的所有比较组合。
参考：F. Pozzi、T. Di Matteo、T. Aste，“指数平滑加权相关性”，欧洲物理期刊 B，第 85 卷，第 6 期，2012 年。DOI：10.1140/epjb/e2012-20697-x
该算法可能比 Matlab CORR 函数（秒 vs 小时）快得多，已被认为适用于小型数据集：需要机器虚拟内
2022-12-26 11:05:05
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两个相关系数的比较[p, z, za, zb] = corr_rtest(ra, rb, na, nb) 灵感来自 Rlang 的 r.test() http://personality-project.org/r/html/r.test.html
2022-06-01 14:53:29
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DDoS_Corr_Engine
使用DNNClassification进行DDoS攻击检测
所需包装的熊猫pip install pandas
张量流pip install tensorflow
MySQL数据库pip install mysqldb
您可以通过对MySQLConnection.py进行一些更改来使用任何其他数据库
数据库架构您可以将csv文件导入到数据库中，并且将自动创建表
2021-12-01 00:04:32
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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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此代码主要是对数据集生成图，第一部分是生成数据的相关性矩阵图，第二部分是生成数据集的缺失图，第三部分是数据通过PCA从多维降为二维后使用聚类处理在二维层面上显示的散点图，第三部分是分类算法对数据集的处理输出为分类准确率，分类算法包括随机森林，朴素贝叶斯，决策树，KNN，支持向量机，和神经网络。以上皆为代码所能处理的功能。如果你是需要对数据集进行分析需要图，这份代码就比较合适。
2020-01-03 11:30:27
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