Въведение:
Какво е корелационна матрица?
Корелационната матрица е матрица, която показва корелацията между променливите. Той дава корелацията между всички възможни двойки стойности в матричен формат.
Можем да използваме корелационна матрица, за да обобщим голям набор от данни и да идентифицираме моделите и да вземем решение според тях. Можем също да видим коя променлива е по-корелирана с коя променлива и можем да визуализираме нашите резултати.
Корелационната матрица е таблица с редове и колони, която показва променливите. Всяка клетка в матрицата съдържа корелационния коефициент. Корелационната матрица е във връзка с други видове статистически анализи.
Използване на корелационната матрица: -
Корелационната матрица работи върху набора от данни, който предпочитаме.
Например: -
1. Ако искате да предвидите цената на Bigmart Sales Price Prediction, можете да я предвидите по атрибути като Идентификатор на артикул, Тегло на артикул, Маса на артикул, Видимост на артикул, Тип на артикул, MRP на артикул….и т.н. Така че в този случай корелационната матрица е много полезна и важна за прогнозиране на цената на продажната цена.
2. От това можем да кажем, че ако връзката между двама
Променливи: -
Ако връзката е 1, тогава връзката е силна
Ако връзката е 0, това означава, че връзката е невронна
Ако връзката е -1, това означава, че връзката е отрицателна или не е силна.
3. Използвайки корелационна матрица, можете да получите представа за вашия набор от данни и вас и да анализирате набора от данни и също така да визуализирате резултата.
4. Корелационната матрица е статистическа техника, която ви дава стойности между -1 до 1, които можете да определите връзката между променливите.
5. Корелационната матрица се използва най-вече от специалисти по данни, защото това е основната стъпка преди изграждането на какъвто и да е модел за машинно обучение, защото знаете коя променлива с коя е по-корелирана.
За да разберете как работи корелацията, е важно да разберете следните термини:
·Положителна корелация: Положителната корелация ще има максимална стойност от 1. Това означава, че двете променливи ще се движат нагоре или надолу в една и съща посока заедно.
· Отрицателна корелация: Отрицателната корелация ще съдържа минимална стойност от -1. Това означава, че двете променливи винаги ще се движат в противоположни посоки.
·Нулева или никаква корелация: Нулева корелация означава, че няма връзка между двете променливи. С други думи, докато една променлива се движи, движението на другата променлива ще бъде в несвързана посока.
Корелационните коефициенти се използват, за да се знае дали колко силна е връзката между. Има няколко вида корелационни коефициенти.
Различните типове коефициенти на корелация са: -
1. Примерни коефициенти на корелация
2. Коефициенти на корелация на населението
3. Коефициенти на корелация на Пиърсън
Заключение: -
Корелационната матрица е таблица, която показва коефициентите на корелация за зададените променливи. Матрицата идентифицира корелацията, между която присъства в таблицата. Една корелационна матрица в проекта не само ще го разкраси, но и ще добави статистически богата стойност към него.
