相關性分析方法（Pearson、Spearman）
有時候我們根據需要要研究數據集中某些屬性和指定屬性的相關性，顯然我們可以使用一般的統計學方法解決這個問題，下面簡單介紹兩種相關性分析方法，不細說具體的方法的過程和原理，只是簡單的做個介紹，由於理解可能不是很深刻，望大家諒解。 1、Pearson相關系數 最常用的相關系數，又稱積差相關系數 ...
原文：機器學習案例三：數據降維與相關性分析(皮爾遜(Pearson),二維相關性分析(TDC),灰色關聯分析,最大信息系數(MIC))
在使用機器學習模型對數據進行訓練的時候，需要考慮數據量和數據維度，在很多情況下並不是需要大量的數據和大量的數據維度，這樣會造成機器學習模型運行慢，且消耗硬件設備。除此之外，在數據維度較大的情況下，還存在 維度災難 的問題。在本篇博客里不對數據質量的判定，以及數據的增刪做詳細的介紹，只介紹對於數據的降維方法。 在開展特征工程時，數據的降維方法思想上有兩種，一種是例如主成分分析方法 PCA 破壞數據 ...
2020-05-14 21:48 0 3893 推薦指數：
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