怎么测算组合特征的相关性,代码实现
时间: 2023-05-20 17:02:44 浏览: 71
测算组合特征的相关性可以使用皮尔逊相关系数来实现。具体实现方法如下:
1. 首先,计算每个特征的平均值和标准差。
2. 对于每个样本,将其每个特征的值减去该特征的平均值,然后除以该特征的标准差,得到标准化后的值。
3. 对于两个特征,分别计算它们标准化后的值的乘积,并将所有乘积相加,得到分子。
4. 分别计算两个特征标准化后的值的平方和,并将其相乘,得到分母。
5. 将分子除以分母,得到皮尔逊相关系数。
代码实现如下:
```python
import numpy as np
def pearson_correlation(x, y):
# 计算平均值和标准差
x_mean, y_mean = np.mean(x), np.mean(y)
x_std, y_std = np.std(x), np.std(y)
# 标准化
x_norm = (x - x_mean) / x_std
y_norm = (y - y_mean) / y_std
# 计算相关系数
numerator = np.sum(x_norm * y_norm)
denominator = np.sqrt(np.sum(x_norm ** 2) * np.sum(y_norm ** 2))
correlation = numerator / denominator
return correlation
```
使用方法:
```python
x = np.array([1, 2, 3, 4, 5])
y = np.array([2, 4, 6, 8, 10])
correlation = pearson_correlation(x, y)
print(correlation)
```
输出结果为:
```
1.0
```
说明 x 和 y 之间存在完全正相关关系。