Advertisement

在Python中实现相关分析(correlation analysis)

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本文章介绍了如何使用Python进行相关性分析，包括选择合适的库、计算变量间的相关系数以及绘制热力图来直观展示数据间的关系。 本段落主要介绍了Python中的相关分析（correlation analysis）的实现方法，并通过示例代码进行了详细讲解，对学习或工作中需要使用这一技术的人士具有参考价值。希望读者能够跟随文章一起学习并掌握相关内容。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 在Python中实现相关分析(correlation analysis)
    优质
    本文章介绍了如何使用Python进行相关性分析，包括选择合适的库、计算变量间的相关系数以及绘制热力图来直观展示数据间的关系。 本段落主要介绍了Python中的相关分析（correlation analysis）的实现方法，并通过示例代码进行了详细讲解，对学习或工作中需要使用这一技术的人士具有参考价值。希望读者能够跟随文章一起学习并掌握相关内容。
     
  • Python中实现相关分析(correlation analysis)
    优质
    本简介介绍如何使用Python进行数据的相关性分析，包括计算皮尔逊(Pearson)和斯皮尔曼(Spearman)相关系数等方法。 相关分析是一种研究两个或多个随机变量之间相互依赖关系的方向及密切程度的方法。 在探讨线性相关时，通常使用皮尔逊（Pearson）相关系数r来衡量连续型变量间的线性关联强度： - 当 r > 0，表明正向的线性关联； - 若 r < 0，则表示负向的线性关联； - 而当 r = 0，则意味着两个变量间不存在明显的线性关系。但这并不排除它们之间可能存在非线性的其他形式的关系。 相关分析函数包括： 1. DataFrame.corr()：此方法用于计算数据框中每一对列之间的相似度。 2. Series.corr(other)：该方法仅针对序列，用以评估给定序列与其他输入序列的相关性。 上述两个函数的返回值分别为： - 对于DataFrame调用，将得到一个D矩阵，表示各对变量间的相关系数。
     
  • Two-Sided Correlation Transformation for DOA in Music: Wideband Correlation Analysis
    优质
    本文提出了一种用于音乐信号宽频到达角（DOA）估计的双侧相关变换方法，通过详尽的实验验证了其在宽频域内的优越性能。 Coherent signal-subspace processing for the detection and estimation of angles of arrival of multiple wideband sources.
     
  • MIC算法在Python中的相关性分析
    优质
    本文探讨了在Python编程环境下运用MIC（最大信息系数）算法进行变量间相关性分析的方法与实践应用，旨在为数据科学家和研究人员提供一种检测非线性关系的有效工具。 相关性分析领域目前采用了一些先进的算法。
     
  • 皮尔逊相关性分析的Python实现
    优质
    本文介绍了如何使用Python进行皮尔逊相关性分析，包括所需的库、数据准备和计算过程，并提供了代码示例。 用于数据分析，分析数据间的相关性，并基于Python语言实现。
     
  • Origin中的相关性热图插件(Correlation Plot)
    优质
    本插件在Origin软件中提供便捷的相关性分析功能，用户可通过绘制相关性热图来直观展示多组数据间的关联程度。 Origin绘制相关性热图插件(Correlation Plot)可以用来生成相关性热图，无需编写代码。该插件的格式为opx，并且可以直接拖入软件中使用。
     
  • MATLAB中典型相关分析的实现代码--:--
    优质
    这段简介可以描述为：本文提供了一个详细的指南和示例代码，介绍如何在MATLAB环境中执行典型相关分析（CCA）。通过逐步解释算法原理及其应用实例，帮助读者掌握此统计方法。 共计49字。 HanLP是一个由多种模型与算法组成的Java工具包，旨在推动自然语言处理技术在实际生产环境中的应用普及。该工具具备功能全面、性能高效、架构清晰以及使用最新语料库的特点，并支持用户自定义配置。 具体而言，HanLP提供了以下核心功能： - 中文分词：包括最短路分词、N-最短路径分词、CRF分词法及极速字典与索引方法。 - 词语标注和实体识别：涵盖中文人名、音译日语人名以及地名机构等命名实体的精确辨识。 - 关键信息提取：包括关键词抽取（基于TextRank算法）、自动摘要生成（同样采用TextRank技术）及短语挖掘等功能，后者结合互信息与左右熵法进行高效处理。 - 拼音转换和简繁体中文转换服务，提供多音字、声母韵母等拼音细节，并支持文本推荐机制。 - 依存句法分析：HanLP内置基于深度学习的高精度解析器以及传统条件随机场（CRF）模型来进行语法结构剖析。 此外，该工具还配备了一系列语料库加工和评测辅助功能模块。总之，通过优化内部组件间的解耦设计，确保了HanLP在各种应用场景下的稳定性和灵活性。
     
  • 在MATLAB中实现自相关与互相关函数
    优质
    本文档详细介绍了如何使用MATLAB编程环境来计算和绘制信号序列的自相关及互相关的步骤和方法。通过具体代码示例帮助读者掌握这两项重要的信号处理技术，适用于工程、科学等领域的数据分析工作。 由于MATLAB自带的相关函数在扩频通信中的性能不佳，并不适合使用。本程序是我自己编写的求自相关或互相关的MATLAB函数，可以直接调用该函数。已通过验证。
     
  • 自相关函数在信号相关分析中的原理
    优质
    自相关函数用于评估信号与其自身的相似度，是信号处理中关键工具之一，在确定信号周期性、延迟估计等方面发挥重要作用。 信号相关分析原理包括离散信号的自相关函数以及信号之间的互相关函数。
     
  • Matlab中的典型相关分析与Pytorch中的深度规范相关分析(DCCA/DeepCCA)实现代码
    优质
    本项目提供在MATLAB和PyTorch中实施典型相关分析(CCA)及深度规范相关分析(DCCA/DeepCCA)的完整代码，适用于多视图学习研究。 深度规范相关分析（DCCA或DeepCCA）是在Python中的pytorch框架下实现的代码示例，并支持多GPU训练环境。作为一种非线性版本的典型相关分析(CCA), DCCA采用神经网络替代传统的线性变换器作为映射函数，从而增强了特征提取的能力。 该方法最初由Galen Andrew, Raman Arora, Jeff Bilmes 和 Karen Livescu 在2013年的ICML会议上提出。这项工作使用了pytorch 1.0-preview版本，并且由于其损失函数需要对称矩阵的特征值分解梯度计算，所以对于网络建模而言提供了较大的灵活性；比如可以轻松替换为更高效、功能更强的模型如卷积神经网络（CNN）等。 大部分配置和参数设定是参照Wang Weiran, Raman Arora, Karen Livescu 和 Jeff Bilmes 在2015年ICML会议上的研究成果进行设置。为了运行这个实现，你需要安装python 3.6及以上版本以及pytorch 1.0+（需要支持对称矩阵特征值分解的梯度计算）。