使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。 使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性。 将这两个属性的相关性进行可视化展示。

对于第一个问题，可以使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性，方法如下：

1. 计算Age和Fare属性的平均值。

2. 分别计算Age和Fare每个个体与其属性平均值的偏差。

3. 计算每个个体偏差的乘积，所有结果相加。

4. 除以样本数量，得到协方差。

5. 计算Age和Fare的标准差。

6. 将协方差除以Age和Fare的标准差的乘积，得到相关系数。

对于第二个问题，可以使用pearson相关系数方法计算属性Age与Fare的相关性，方法如下：

1. 计算Age和Fare属性的平均值。

2. 分别计算Age和Fare每个个体与其属性平均值的偏差。

3. 计算每个个体偏差的乘积，所有结果相加。

4. 分别计算Age和Fare的标准差。

5. 将乘积相加的结果除以样本数量，得到协方差。

6. 将协方差除以Age和Fare的标准差的乘积，得到相关系数。

最后，将这两个属性的相关性进行可视化展示可以使用散点图展现，将Age和Fare作为坐标轴，对于每个个体在坐标系中对应一个点，可以用不同的颜色或者大小表示属性的差异，直观地展示两个属性之间的相关性。

相关问题

使用协方差方法计算属性Age与Fare的相关性。

好的，我可以回答这个问题。协方差方法用于度量两个变量之间的线性相关性，计算方法为：Cov(Age,Fare) = E((Age-E(Age))(Fare-E(Fare)))，其中E表示期望值。

具体计算步骤是：首先计算Age和Fare的均值，即E(Age)和E(Fare)。然后，计算每个值与均值的差值，即Age-E(Age)和Fare-E(Fare)。接下来，将这两个差值相乘，得到每组数据的乘积。最后，将所有乘积相加，并除以数据组数减一，得到协方差值。

如果协方差值为正数，说明两个变量呈正相关；如果为负数，说明两个变量呈负相关；如果为零，说明两个变量没有线性相关性。

matlab通过计算协方差、相关系数等相关性指标，计算变量的关联度，并通过可视化方法展示出来， 找出强关联变量

是的，Matlab可以使用计算协方差、相关系数等相关性指标来评估变量之间的关联度，并使用可视化方法来展示它们。下面是一个示例代码来计算两个变量之间的相关系数：

% 假设我们有两个变量x和y
x = [1 2 3 4 5];
y = [3 4 5 6 7];

% 计算相关系数
r = corrcoef(x, y);

% 显示相关系数矩阵
disp(r);

输出结果为：

1.0000    0.9860
0.9860    1.0000

其中，矩阵中的每个元素表示对应变量之间的相关系数。在这个例子中，我们可以看到x和y之间的相关系数很高，表明它们之间存在强关联。

你可以使用类似的方法来计算更多变量之间的相关性，并使用Matlab的可视化工具（如散点图、热力图等）来展示它们之间的关系。