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相关性研究思路及代码实现（MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合）
相关性研究思路及代码实现（MIC-最大信息系数、Relif-F特征选择算法、pearson、spearman、kendall、卡方检验、fisher精确检验、F检验、简单粗暴的分层聚合） 为什么要研究相关性？相关性计算方法选择与代码实现1. 数据预览与清洗a. 连续变量b. 有序分类变量c. 无序分类变量d. 二统计中的三种相关系数及Matlab实现
原文链接：https://blog.csdn.net/cherish_now_forever/article/details/75233282 在多元分析中我们经常要用到相关系数。常用的相关系数有三种：Pearson相关系数，Kendall相关系数和Spearman相关系数。 一、Pearson相关系数 Pearson相关系数是英国统计学家皮三大相关系数: pearson, spearman, kendall
三大相关系数：pearson, spearman, kendall统计学中的三大相关性系数：pearson, spearman, kendall，他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度，其值范围为-1到+1。0表示两个变量不相关，正值表示正相关，负值表示负相关，值越大表示相关性越强。1. person correlation coefficient（皮