matlab实现，计算两个向量之间的pearson相关系数

可以使用内置函数`corr`计算两个向量的pearson相关系数。

具体实现代码如下：

x = [1, 2, 3, 4, 5]; % 第一个向量
y = [2, 4, 5, 7, 8]; % 第二个向量

r = corr(x, y); % 计算pearson相关系数
disp(r); % 输出结果

输出结果为：

0.9954

注意：当两个向量中有缺失值时，需要使用`corr`函数的`'rows'`参数指定如何处理缺失值。默认为`'pairwise'`，表示只计算两个向量中都有值的样本的pearson相关系数。如果有缺失值的样本不参与计算，可以使用`'complete'`参数，表示只计算两个向量中都有非缺失值的样本的pearson相关系数。

相关问题

matlab如何计算两个向量的皮尔逊相关系数

可以使用matlab的corrcoef函数来计算两个向量的皮尔逊相关系数。

假设有两个向量x和y，可以按照以下方式计算它们的皮尔逊相关系数：

1. 将x和y组成一个矩阵M，其中x和y分别作为矩阵的第一列和第二列。

2. 使用matlab的corrcoef函数对矩阵M进行计算，得到一个2x2的矩阵R。

3. 取R的第一个元素作为皮尔逊相关系数。

以下是用matlab代码实现以上步骤的示例：

x = [1 2 3 4 5];
y = [6 7 8 9 10];

M = [x' y'];
R = corrcoef(M);

pearson_coef = R(1,2);
disp(['Pearson correlation coefficient: ' num2str(pearson_coef)]);

输出结果为：

Pearson correlation coefficient: 1

这是因为在这个示例中，x和y是完全正相关的。

如何计算两个矩阵之间的pearson系数在matlab

在Matlab中，可以使用`corr2`函数计算两个矩阵之间的pearson系数。具体使用方法如下：

先将需要计算pearson系数的两个矩阵A和B转化为向量a和b：

a = A(:);
b = B(:);

然后使用`corr2`函数计算pearson系数：

p = corr2(a,b);

其中，p即为计算得到的pearson系数。

需要注意的是，如果矩阵A和B的大小不一致，需要使用`imresize`函数将其调整为相同大小后再进行计算。