皮尔逊相关系数及可视化
时间: 2023-09-29 18:10:21 浏览: 44
皮尔逊相关系数是衡量两个随机变量之间线性关系强度及方向的统计量。它的取值范围在[-1, 1]之间,绝对值越接近1,表明两个变量之间的相关性越强。当皮尔逊相关系数为1时,表示两个变量呈现完全正线性相关;当皮尔逊相关系数为-1时,表示两个变量呈现完全负线性相关。当皮尔逊相关系数为0时,表示两个变量没有线性关系。
可视化皮尔逊相关系数矩阵可以帮助我们更直观地理解变量之间的相关性。一种常见的可视化方法是使用热力图。在热力图中,相关系数的值用颜色的深浅来表示,深色表示相关性较强,浅色表示相关性较弱。通过观察热力图,我们可以快速发现相关性较强的变量对,从而帮助我们进行进一步的分析和决策。
另外,使用Spark ML库可以方便地计算皮尔逊相关系数矩阵。通过创建Maven项目,添加依赖与构建插件,创建日志属性文件,创建包与单例对象等步骤,我们可以运行程序并查看结果。具体操作可以参考中提供的相关步骤。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [利用Spark ML计算皮尔逊相关系数矩阵](https://blog.csdn.net/howard2005/article/details/124953473)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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