corrcoef¶
相关系数矩阵表示输入矩阵中每对变量的相关性。例如,对于 N 维样本 X=[x1,x2,…xN]T,则相关系数矩阵 元素 Rij 是 xi 和 xj 的相关性。元素 Rii 是 xi 本身的协方差。
皮尔逊积矩相关系数 R 和协方差矩阵 C 的关系如下:
\[R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }\]R 的值在-1 到 1 之间。
参数¶
x (Tensor) - 一个 N(N<=2)维矩阵,包含多个变量。默认矩阵的每行是一个观测变量,由参数 rowvar 设置。
rowvar (bool,可选) - 若是 True,则每行作为一个观测变量;若是 False,则每列作为一个观测变量。默认 True。
name (str,可选) - 具体用法请参见 Name,一般无需设置,默认值为 None。
返回¶
输入 x 的皮尔逊积矩相关系数矩阵。
代码示例¶
import paddle
xt = paddle.rand((3,4))
print(paddle.linalg.corrcoef(xt))
# Tensor(shape=[3, 3], dtype=float32, place=Place(cpu), stop_gradient=True,
# [[ 1. , -0.73702252, 0.66228950],
# [-0.73702258, 1. , -0.77104872],
# [ 0.66228974, -0.77104825, 1. ]])