两个属性（或一个属性、一个标签）的相关程度可以由皮尔森相关系数（Pearson’s correlation coefficient）来量化。
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多个属性间的相关性很高（相关系数>0.7），即多重共线性（multicollinearity），往往会导致预测结果不稳定。属性与标签的相关性则不同，如果属性和标签相关，则通常意味着两者之间具有可预测的关系。
两个属性（或一个属性、一个标签）的相关程度可以由皮尔森相关系数（Pearson’s correlation coefficient）来量化。
多个属性间的相关性很高（相关系数>0.7），即多重共线性（multicollinearity），往往会导致预测结果不稳定。属性与标签的相关性则不同，如果属性和标签相关，则通常意味着两者之间具有可预测的关系。
皮尔森相关系数 在所有相关系数的计算方法里面，最常见的就是皮尔森相关。皮尔森相关系数也称皮尔森积差相关系数，是一种...
Pearson Correlation Coefficient 皮尔逊相关系数 皮尔森相关系数是用来反映两个变量线...
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http://www.cnblogs.com/tracer-dhy/p/5808323.html皮尔森相关系数只能...
参考文献： 1.python 皮尔森相关系数 https://www.cnblogs.com/lxnz/p/709...
多个属性间的相关性很高（相关系数>0.7），即多重共线性（multicollinearity），往往会导致预测结果...
曼哈顿距离 欧几里德距离 闵可夫斯基距离 皮尔森相关系数 余弦距离 分子x，y为向量的数量积
计算函数为： 测试中运行的结果和余弦相似度差不多。
不同相关系数的使用场景： 皮尔森相关系数r：是建立在线性相关的基础上，一般指直线，若是曲线则要求两变量数据的间距相...
本文标题：皮尔森相关系数
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