cc=corr(x) 筛选出相关系数大于1的分量
时间: 2024-01-29 18:02:33 浏览: 38
首先需要指出一个错误,相关系数的取值范围是[-1,1]不存在大于1的相关系数。
假设x是一个向量或矩阵,可以使用以下代码筛选出相关系数绝对值大于等于0.8的分量:
```python
import numpy as np
# 生成一个10x10的随机矩阵
x = np.random.rand(10, 10)
# 计算相关系数矩阵
cc = np.corrcoef(x, rowvar=False)
# 找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量
indices = np.argwhere(np.abs(cc) >= 0.8)
# 输出符合条件的分量
for i, j in indices:
if i != j:
print(f"({i}, {j}): {cc[i, j]}")
```
注意,这里使用了`numpy`库中的`corrcoef`函数来计算相关系数矩阵,`rowvar=False`表示每一列代表一个变量。同时,由于相关系数矩阵是对称的,因此只需要输出其中一个下三角即可。
相关问题
cc=corr(x) 筛选出相关系数大于1的分量matlab实现
与Python实现类似,Matlab中也可以使用`corr`函数计算相关系数矩阵,然后筛选出相关系数绝对值大于等于0.8的分量。不过需要注意的是,Matlab中的`corr`函数默认是计算Pearson相关系数,而不是像Python中的`corrcoef`函数一样可以选择计算不同类型的相关系数。
以下是Matlab的实现代码:
```matlab
% 生成一个10x10的随机矩阵
x = rand(10, 10);
% 计算相关系数矩阵
cc = corr(x);
% 找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量
[row, col] = find(abs(cc) >= 0.8 & abs(cc) < 1);
% 输出符合条件的分量
for i = 1:length(row)
if row(i) ~= col(i)
disp([num2str(row(i)), ', ', num2str(col(i)), ': ', num2str(cc(row(i), col(i)))]);
end
end
```
这里使用了`find`函数找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量对应的行和列,然后输出符合条件的分量。注意,由于相关系数矩阵是对称的,因此只需要输出其中一个下三角即可。
cc=corr(x) 筛选出相关系数大于1的分量组成一个新的矩阵matlab实现
同样地,需要指出相关系数的取值范围是[-1,1],不存在大于1的相关系数。
如果要筛选相关系数绝对值大于等于0.8的分量,并组成一个新的矩阵,可以使用以下Matlab代码:
```matlab
% 生成一个10x10的随机矩阵
x = rand(10, 10);
% 计算相关系数矩阵
cc = corr(x);
% 找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量
[row, col] = find(abs(cc) >= 0.8 & abs(cc) < 1);
% 构造新的矩阵
new_x = zeros(length(row), 2);
for i = 1:length(row)
if row(i) ~= col(i)
new_x(i, :) = [x(:, row(i))', x(:, col(i))'];
end
end
```
这里使用了`find`函数找到相关系数绝对值大于等于0.8的分量对应的行和列,然后用一个循环将这些分量对应的列取出来组成新的矩阵。需要注意的是,由于相关系数矩阵是对称的,因此只需要输出其中一个下三角即可。同时,如果某个相关系数绝对值大于等于0.8的分量对应的行和列相同,说明这个分量与自身的相关系数绝对值为1,因此需要排除这种情况。
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