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在 Matlab 中创建相关图
I m trying to emulate this graph 如果我有一个相关矩阵 如何创建这样的输出 如果你有一个n x n相关矩阵M 和一个向量L长度n包含每个垃圾箱的标签 您可以使用如下所示的内容 imagesc M plot t
MATLAB
graphics
plot
correlation
典型相关分析
我刚刚开始在 Matlab 中使用 CCA 我有两个向量X and Y维度的60x1920 and 60x1536样本数为60和不同向量集中的变量是1920 and 1536分别 我想知道如何进行 CCA 将它们减少到子空间 然后进行特征匹
MATLAB
statistics
correlation
我可以分解大规模的相关矩阵吗?
相关矩阵太大 50000 50000 以至于计算我想要的东西效率不高 我想做的是将其分解为组并将每个组视为单独的相关矩阵 但是 如何处理这些较小的相关矩阵之间的依赖性 我一整天都在网上研究 但没有任何结果 应该有一些算法与像这样的大相关矩阵
r
largedatavolumes
correlation
approximation
Spearman 在 R 领带中的 cor.test 是否已修正?
我想知道 R 中用于计算 Spearman rho 的 cor test 函数是否是平局校正或不 我在其中找不到直接答案官方 R 文档 http stat ethz ch R manual R devel library stats htm
r
correlation
C# 中的互相关代码 [关闭]
这个问题不太可能对任何未来的访客有帮助 它只与一个较小的地理区域 一个特定的时间点或一个非常狭窄的情况相关 通常不适用于全世界的互联网受众 为了帮助使这个问题更广泛地适用 访问帮助中心 help reopen questions 大家好 我
c
statistics
correlation
如何使用相关系数矩阵进行聚类?
我有一个相关系数矩阵 n n 如何利用相关系数矩阵进行聚类 我可以在 SciPy 中使用链接和 fcluster 函数吗 联动功能需求n m矩阵 根据教程 但我想使用 n n 矩阵 我的代码是 corre mp N corr mp N is
python
scipy
clusteranalysis
correlation
Linkage
从 DataFrame 中删除强相关列[重复]
这个问题在这里已经有答案了 我有一个像这样的数据框 dict Date 2018 01 01 2018 01 02 2018 01 03 2018 01 04 2018 01 05 Col1 1 2 3 4 5 Col2 1 1 1 2 1
python
DataFrame
correlation
pearsoncorrelation
从二项式分布生成相关随机数
我试图找到一种方法从几个二项式分布生成相关随机数 我知道如何用正态分布来做到这一点 使用MASS mvrnorm 但我没有找到适用于二项式响应的函数 您可以使用以下命令生成相关制服copula包 然后使用qbinom函数将它们转换为二项式变
r
Random
correlation
如何生成相关的 Uniform[0,1] 变量
这个问题与如何生成具有不同分布的相关变量的数据集 在 Stata 中 假设我创建一个遵循 Uniform 0 1 分布的随机变量 set seed 100 gen random1 runiform 我现在想要创建第二个随机变量 它与第一个随
Random
stata
correlation
通过聚合数据帧的列来计算相关性
我有以下数据框 y lt data frame group letters 1 5 a rnorm 5 b rnorm 5 c rnorm 5 d rnorm 5 如何获取一个数据框 该数据框给出每行的 a b 列和 c d 列之间的相关性
r
DataFrame
correlation
apply
plyr
Matlab互相关与相关系数问题
我正在用 C 编写一个程序 但使用来自 matlab 的涉及互相关的数据 据我所知 当我对两组数据进行相关时 它会给出一个相关系数数字 表明它们是否相关 但我想使用互相关数据系列 当我在 Matlab 上运行互相关时 它给了我很多数据 绘制
MATLAB
Analysis
correlation
dataanalysis
构建相关变量
我有一个具有给定分布的变量 在下面的示例中为正态分布 set seed 32 var1 rnorm 100 mean 0 sd 1 我想创建一个与 var1 相关的变量 var2 其线性相关系数 大致或精确 等于 Corr var1 和 v
r
correlation
pearson
Holoviews 相关热图和回归图的点击流
我想为 DataFrame 制作一个相关热图 并为每对变量制作一个回归图 我已尝试阅读所有文档 但仍然很难连接两个图 以便当我点击热图时 可以显示相应的回归图 这是一些示例代码 import holoviews as hv from hol
bokeh
correlation
holoviews
如何在 R 中完成一个变量在其因子水平上的相关性(按日期匹配)
我试图根据因子水平确定变量的不同子集 浓度 如下 之间的相关性 在本例中 Lake A B C 换句话说 测试 A 处浓度测量值之间的相关性对照 B 处的浓度测量 然后 B 对照 C A 对照 C 问题是基于因子的子集具有不同的长度 但我只
r
correlation
R 中的空间自相关分析 (Global Moran's I)
我有一个点列表 我想使用 Moran s I 并通过将感兴趣的区域除以 4 x 4 样方来检查自相关性 现在我在谷歌上找到的每个例子 例如http www ats ucla edu stat r faq morans i htm 使用某种测
r
correlation
spdep
在 Altair 中将 R 值(相关性)添加到散点图
因此 我正在研究 Cars 数据集 并希望将 R 值添加到散点图中 所以我可以使用这段代码来生成散点图transform regression添加一条很棒的回归线 from vega datasets import data import
python
pandas
NumPy
correlation
altair
R 中的自举相关
我正在尝试在 R 中进行引导相关性 我有两个变量 Var1 和 Var2 我想获得 Pearson 相关性的自举 p value my variables look like this x y 1 6080522 1 707642 2 1
r
correlation
statisticsbootstrap
相关热图
我想使用热图表示相关矩阵 有一种东西叫做相关图在 R 中 但我认为 Python 中没有这样的东西 我怎样才能做到这一点 值从 1 到 1 例如 1 0 00279981 0 95173379 0 02486161 0 00324926 0
python
pandas
Seaborn
Heatmap
correlation
cor.test() 的矩阵版本
Cor test 需要向量x and y作为参数 但我有一个完整的数据矩阵 我想成对地测试 Cor 将此矩阵作为参数就好了 我希望找到一种方法来为cor test 其他人的常见建议似乎是使用cor prob https stat ethz
r
correlation
R cor(),method="pearson" 返回 NA,但 method="spearman" 返回值。为什么?
我正在使用 R 在尺寸近似为 10 000 x 15 000 事件 x 样本 的非常大的数据矩阵上运行相关性 该数据集包含范围为 15 15 NA NaN inf 和 inf 的浮点值 为了简化问题 我选择一次处理矩阵的两行 将它们称为向量
r
correlation
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