用python写一个可以计算一组数据的类间散布矩阵的代码
时间: 2024-10-06 07:00:57 浏览: 14
在Python中,我们可以创建一个名为`PairwiseCorrelation`的类,用于计算给定数据集的类间散布矩阵。这个矩阵通常用于衡量两个变量之间的相关性,比如皮尔逊相关系数。这里是一个简单的实现:
```python
import numpy as np
from scipy.stats import pearsonr
class PairwiseCorrelation:
def __init__(self, data):
self.data = np.array(data)
self.correlation_matrix = None
def calculate(self):
# 计算数据对之间的皮尔逊相关系数
corr_matrix = np.corrcoef(self.data.T)
self.correlation_matrix = corr_matrix
return corr_matrix
def get_correlation_matrix(self):
if self.correlation_matrix is None:
raise ValueError("Correlation matrix not calculated yet. Call calculate() first.")
else:
return self.correlation_matrix
# 使用示例
data = [[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]] # 示例数据,每一列代表一个变量
pc = PairwiseCorrelation(data)
corr_matrix = pc.calculate()
print("Class-wise correlation matrix:")
print(corr_matrix)