这五种统计学概念，扫清数据科学之路“拦路虎”

两个特性变量的协方差用于权衡两个变量怎样“相干”。假如两个变量为协方差的正相干，那么当一个变量增进时，另一个变量也会增进;而在若为协方差的负相干，那么两个特性变量的值将在朝着相反偏向改变。

(2) 相干性

相干性只是尺度化的(缩放)协方差，除以必要说明的两个变量的尺度毛病的乘积。这可使相干范畴始终在-1.0和1.0之间。

假如两个特性变量的相干性为1.0，则变量具有美满的正相干性。这意味着假如因为给定量，一个变量产生改变，则另一变量会凭证沟通偏向成比例地移动。

用于降维的PCA例证

正相相关数小于1暗示不完全正相干，相相关数越靠近1，相干性越强。这同样合用于负相相关数，只是特性变量的值在相反偏向上变革，而非在沟通偏向上产生变革。

相知趣关性对降维所拥的主因素说明(PCA)等技能很是有须要。人们起首计较一个相干矩阵——假若有两个或多个高度相干的变量，那么表明数据时，变量现实上是多余的，可删除个中一部门以低落伟大性。

（编辑：湖南网）

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