相关性分析方法（Pearson、Spearman）
有时候我们根据需要要研究数据集中某些属性和指定属性的相关性，显然我们可以使用一般的统计学方法解决这个问题，下面简单介绍两种相关性分析方法，不细说具体的方法的过程和原理，只是简单的做个介绍，由于理解可能不是很深刻，望大家谅解。 1、Pearson相关系数 最常用的相关系数，又称积差相关系数 ...
原文：机器学习案例三：数据降维与相关性分析(皮尔逊(Pearson),二维相关性分析(TDC),灰色关联分析,最大信息系数(MIC))
在使用机器学习模型对数据进行训练的时候，需要考虑数据量和数据维度，在很多情况下并不是需要大量的数据和大量的数据维度，这样会造成机器学习模型运行慢，且消耗硬件设备。除此之外，在数据维度较大的情况下，还存在 维度灾难 的问题。在本篇博客里不对数据质量的判定，以及数据的增删做详细的介绍，只介绍对于数据的降维方法。 在开展特征工程时，数据的降维方法思想上有两种，一种是例如主成分分析方法 PCA 破坏数据 ...
2020-05-14 21:48 0 3893 推荐指数：
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