皮尔逊相关系数法降维

皮尔逊相关系数法可以用于降维。降维是指通过保留原始数据中最具代表性的特征，减少数据维度的过程。在使用皮尔逊相关系数进行降维时，我们可以计算每个特征与其他特征之间的相关系数，然后选择与目标特征高度相关的特征进行保留。这样可以减少冗余信息，提取出最重要的特征，从而降低数据的维度。

具体实现时，可以使用相关系数函数计算变量之间的相关性，并根据相关系数的阈值进行特征选择。一般来说，相关系数的绝对值越接近1，说明两个变量之间的线性关系越密切。根据经验，可以将相关系数阈值设置为大于等于0.7的特征进行保留，可以考虑显著性相关的特征。

以下是一种实现方法的示例代码:

import pandas as pd
from scipy.stats import pearsonr
from sklearn.feature_selection import VarianceThreshold

# 读取数据
data = pd.read_csv('iris.csv')

# 选择要进行降维的特征列
data = data.iloc[:, 1:5]

# 实例化一个转换器类
transfer = VarianceThreshold(threshold=0.7)

# 使用皮尔逊相关系数进行特征选择
selected_features = transfer.fit_transform(data)

# 打印降维后的数据
print(selected_features)

# 计算两个变量之间的相关系数
r = pearsonr(data['Sepal_Length'], data['Petal_Length'])
print('相关性:', r)

在上述代码中，我们首先读取了数据，并选择了要进行降维的特征列。然后实例化了一个VarianceThreshold类，并将相关系数的阈值设置为0.7，表示只保留与目标特征的相关系数大于等于0.7的特征。最后，我们使用皮尔逊相关系数计算了两个变量之间的相关性，并打印了降维后的数据以及相关系数的结果。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [特征降维之相关系数](https://blog.csdn.net/p1967914901/article/details/111313758)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *3* [机器学习-特征降维与相关系数](https://blog.csdn.net/qq_54233039/article/details/130690129)[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_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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