相关性分析-Pearson, Spearman, Kendall 三大相关系数+绘制热力图

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分类专栏： 画图 机器学习算法的Python实现 文章标签： 机器学习 python pycharm
于 2023-09-12 21:17:30 首次发布
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本文详细介绍了Python中用于衡量变量间相关性的三大方法：Pearson相关系数适合连续变量，描述线性相关性；Spearman秩相关系数适用于连续变量，是一种无参数的等级相关系数；Kendall相关系数则用于有序分类变量，关注元素的一致性。文中还提供了相应的代码实现。

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相关性分析


Pearson, Spearman, Kendall 三类相关系数是统计学上的三大重要相关系数，表示两个变量之间变化的趋势方向和趋势程度。下面对这三类系数做简单的介绍。

1、Pearson 相关系数（连续变量）

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述

Pearson 描述的是线性相关关系，取值[-1, 1]。
负数表示负相关，正数表示正相关。
在显著性的前提下，绝对值越大，相关性越强。绝对值为0， 无线性关系；绝对值为1表示完全线性相关。

Pearson代码

impo
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