我想要基于相关矩阵创建假设数据
基于相关矩阵创建假设数据是一种数据生成方法，用于模拟或估计真实数据集中的缺失或不可用数据。相关矩阵是一个描述变量之间关系的矩阵，通过分析真实数据集中的变量之间的相关性，可以构建一个相关矩阵。然后，利用这个相关矩阵，可以生成具有相似相关性结构的假设数据集。
这种方法在许多领域中都有应用，包括金融、医疗、社会科学等。它可以用于数据挖掘、机器学习、模型验证等任务中，以填补缺失数据、生成模拟数据或进行实验设计。
在云计算领域，基于相关矩阵创建假设数据可以用于模拟云计算环境中的各种情况和场景。例如，可以使用相关矩阵来模拟不同云服务之间的性能关系，以评估系统的可靠性和性能。此外，还可以使用相关矩阵来生成虚拟用户行为数据，以测试云应用程序的扩展性和负载能力。
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1回答
当我使用pandas.DataFrame.corr()创建相关矩阵时，我发现关联矩阵(corr_matrix)有37列，DataFrame(all_data)有80列。在我看来，这两栏应该是一样的。换句话说，相关矩阵应该具有形状(80x80)。但这并没有发生。在创建相关矩阵之前，我已经估算了所有丢失的数据。那么，为什么两列不相等呢？
代码
corr_matrix = all_data.corr(method="kendall").abs()
print("Missing value descending:\n{}\n".format(all_data.isnul
浏览 2提问于2021-11-13得票数 3
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我有一个数据帧，它代表我拥有的另一个数据帧的相关矩阵。我希望遍历相关矩阵，并获得单元格值为True的每一行和每一列的名称。例如，我希望它打印出来：
雷布·德雷布。。。
浏览 0提问于2021-01-12得票数 0
我已经计算了900个特征的相关矩阵，删除了200个高度相关的特征，现在减少了约700个特征的数据。
我用经典方法绘制了相关矩阵：
from matplotlib import pyplot as plt
hm = plt.pycolor(cor_mat)
plt.show()
这种方法产生的热图密度极高，可视化效果很差，如何才能为我的出版物工作提供如此庞大的相关矩阵来提高图像质量。谢谢
浏览 2提问于2016-03-03得票数 1
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我使用ggcorrplot包和以下代码创建了一个简单的相关矩阵：
library(ggcorrplot)
corr <- round(cor(data[,18:24], use = "complete.obs"),2)
gg <- ggcorrplot(corr)
print(gg)
我现在想做的是使用相同的数据创建多个相关矩阵，但使用一个称为"region“(列位置为”5“)的分类变量将其分开:类似于使用facet_wrap函数。但是，当我尝试这样做时，我得到了一个错误。我尝试过以下几种方法：
library(ggcorrplot)
corr <-
浏览 5提问于2018-04-05得票数 3
4回答
我想要创建一个相关矩阵给定的相关向量，这是相关矩阵的上(或下)三角矩阵。
目标是转换这个向量
在对角线上有1s的相关矩阵。
你知道是否有一种方法来创建一个矩阵，给定对角上方的三角形，并将对角线设置为1？
浏览 1提问于2013-09-03得票数 7
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1回答
构造只有特定列的相关矩阵
、、、
我有一个60列数据集。
与其他50列相比，我只想为其中10列创建相关矩阵。
我不想有一个60x60相关矩阵。我需要一个10*50的相关矩阵。
有什么帮助吗？
浏览 3提问于2022-08-16得票数 0
1回答
我想计算相关矩阵P，其中每个Pi，j是矩阵数据中行i和列j的相关系数。例如
Data <- matrix(rnorm(500),50,10)
P <- matrix(0,50,50)
for (i in 1:50)
for(j in 1:50)
P[i,j] <- cor(Data[i,],Data[j,])
但是我如何使用apply或类似下面的命令来计算这种相关性呢？
浏览 2提问于2012-10-10得票数 1
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假设我有两个数据流：
df1 df2
A B C D
1 3 -2 7
2 4 0 10
我需要创建一个相关矩阵，它由两个数据序列中的列组成。
corrmat_df
C D
A 1 *
B * 1
代表相关
我可以在嵌套循环中实现元素级，但是也许还有更多的pythonic方式？谢谢。
浏览 1提问于2017-01-20得票数 5
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1回答
我使用以下代码为我的数据找到了一个相关矩阵：
file_20 <- read.csv("C:/Desktop/ex.csv")
file_20
cor (file_20[,1:19], file_20[1:19], method ="spearman")
但是现在我该如何排列我的相关矩阵呢？有什么建议吗
注意:我有19列20行(包括标题)，我的目标是根据spearman等级相关性对列进行排序。
我试着做
cor (秩(file_20，1:19)，秩(file_201:19)，方法="spearman")
它显示输出为
1 1
是否有任何选项
浏览 6提问于2014-01-28得票数 0
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我有一个数据集，其中包含许多不同的变量，每个变量都有自己的组子集。我还有一个目标变量。我想确定哪些组与响应相关，并成功地为每个变量和响应创建了一系列相关矩阵，还分别使用R中的cor函数和corrplot函数绘制了相应的相关图。 对于我正在做的事情，我对变量之间是否相互关联不感兴趣，我只对它们是否与响应变量相关感兴趣。有没有一种方法可以在绘制之前过滤相关矩阵，以便只包含目标变量的变量
浏览 7提问于2021-01-10得票数 0
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1回答
许多函数可以对R中的原始数据进行主成分分析(PCA)，通过原始数据，我了解任何数据框架或矩阵，这些数据框架或矩阵的行被观察到索引，其列与测量值相一致。我们能在R中的相关矩阵上进行PCA吗？哪个函数可以接受相关矩阵作为R中的输入？
浏览 1提问于2018-11-17得票数 1
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4回答
如果我们有数据集：
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({"A":[34,12,78,84,26], "B":[54,87,35,25,82], "C":[56,78,0,14,13], "D":[0,23,72,56,14], "E":[78,12,31,0,34]})
b = pd.DataFrame({"A":[45,24,65,65,65], "B":[45,87,65,52,12], "C":[98,52,32,32,1
浏览 3提问于2016-12-06得票数 3
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我正在使用plt.matshow为一组数据帧序列创建一个相关矩阵，作为预处理数据以便在数据科学项目中使用的一个步骤。我想在相关矩阵旁边添加一个'key‘，它描述了颜色和它们的数值之间的关系。关于如何提高我当前相关矩阵的可读性，有什么建议吗？ 已查看matplotlib.pyplot.matshow和matplotlib.pyplot的文档，但未能成功识别属性工具 plt.matshow(xspace.corr())
plt.xticks(range(len(xspace.columns)), xspace.columns, rotation =
'vertical&#
浏览 15提问于2019-06-06得票数 0
2回答
我有一个相关矩阵(比方说3x3)，我想提取成对的相关关系并将它们放入一个向量中。也就是说，我想从相关矩阵转到：
corVec = c(rho_12, rho_13, rho_23)
我希望能够对任何维度的相关矩阵执行此操作。
我这样做的原因是因为我想使用具有随机相关矩阵的copula包来构造一个多变量(椭圆) copula。
谢谢!
浏览 2提问于2013-03-17得票数 1
1回答
实际中的相关矩阵
、、
我在做Spotify数据分析。我想用Plotly创建一个相关矩阵。我的示例数据框架如下(名为'df')
我使用下面的代码创建了一个相关矩阵
import plotly.offline as pyo
import plotly.express as px
import plotly.graph_objs as go
import numpy as np
import pandas as pd
trace = go.Heatmap(z=df.values,x=df.index.values,y=df.columns.values,colorscale='RdB
浏览 5提问于2022-05-11得票数 1
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我正在尝试从kaggle的IMDB电影预测数据集创建变量的相关矩阵。当我尝试绘制相关矩阵时，矩阵中会出现以下问号。 ? 所有的变量都是数字的。我如何理解问号？ numeric_col <- sapply(df, is.numeric)
movie_numeric <- df[, numeric_col]
Correlation <- cor(movie_numeric)
corrplot(Correlation)
浏览 189提问于2019-03-07得票数 3
2回答
我想创建数据的网络图，其中边的权重由相关矩阵中的相关系数定义。这种联系是通过统计意义上是否显着来定义的。
因为我想使用一些参数，所以我需要将这些信息放在边缘列表中，而不是矩阵形式，但我正在努力转换它。我尝试使用igraph，如下所示，但我不知道如何获得哪些相关性重要，哪些不在边缘列表中的信息。我想可以将权重设置为零来编码该信息，但是如何组合相关矩阵和p值矩阵呢？
library(igraph)
g <- graph.adjacency(a,weighted=TRUE)
df <- get.data.frame(g)
df
浏览 0提问于2018-04-13得票数 0
2回答
在R中有一个函数(来自CreditMetrics包的cm.rnorm.cor)，它获取样本量、变量量和一个相关矩阵，以便创建相关数据。
在Python中有没有等价物？
浏览 0提问于2013-04-16得票数 13
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我喜欢这个来自PerformanceAnalytics R包的的相关矩阵
我如何在Python中创建它？我看到的相关矩阵图主要是热图，比如。
浏览 0提问于2018-01-08得票数 18
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我正在使用Harris角点检测算法来寻找角点。我正在读的一篇参考论文建议我检查自相关矩阵的特征值。但是，我不明白角点与自相关矩阵的特征值有什么关系。他们之间的关系是什么？
浏览 4提问于2014-06-21得票数 1
1回答
我正在尝试在RStudio上做一个股票之间的相关矩阵。每只股票在某些日期都有一些空(NA)数据，并在不同的日期开始时间序列。在创建矩阵之前，我需要创建一个包含所有变量(股票价格)的表(使用data.frame或其他选项)，但这是不可能的，因为每个变量的行数都不同。有两个可能的答案: 1)如何将NA数据添加到以某种方式创建表的所有缺少行的变量？或者；2)如何才能只保留包含相关矩阵所需的所有变量数据的行？
浏览 1提问于2020-03-08得票数 0
17回答
利用熊猫的图相关矩阵
、、、、
我有一个具有大量特征的数据集，因此分析相关矩阵变得非常困难。我想用熊猫库中的dataframe.corr()函数绘制一个相关矩阵。熊猫图书馆是否提供任何内置功能来绘制这个矩阵？
浏览 26提问于2015-04-03得票数 326
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1回答
我在Python Spyder中使用df.corr()命令计算数据集的相关矩阵。但是，输出仅显示前两列和后两列的矩阵值。我应该使用什么命令才能获得整个矩阵？
我正在使用pandas包来计算给定数据集的相关矩阵。
我用来计算相关矩阵的代码是：
correlation_matrix = df.corr()
print(correlation_matrix)
这样做的结果是显示了前两列和最后两列的相关矩阵值。我想要显示整个矩阵。
浏览 2提问于2019-01-23得票数 1
我有两个数据集(即不同的数据帧)，包含相同的变量集(在两个不同的时间点测量)。我想为两个数据集分别创建一个相关矩阵(所有变量相互关联)。我想在一个表格中报告它们，显示从对角线以下的数据集1和对角线之上的数据集2的相关性。是否有一个特殊的R函数会引导我达到这个目标(最好是可以将完整的相关矩阵导出为Excel)？
非常感谢您的提示！
浏览 2提问于2022-07-21得票数 -1
1回答
我有一个这样的数据表： dt <- data.frame(Sector = c("Agriculture", "Manufacture", "Music", "Agriculture", "Manufacture", "Music", "Agriculture", "Manufacture", "Music"),
Region = c("X", "X", "X", "Y"
浏览 27提问于2020-04-23得票数 1
我正在使用APCluster对一组数据点进行集群。由相关矩阵生成的相似性矩阵具有几个"NA“值。APCluster是否容忍相似性矩阵中的"NA“，或者它是否会发出沙沙声？谢谢。
浏览 11提问于2017-08-09得票数 0
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我有10个二进制变量的数据，如下所示：
V1 V2 V3...
0 1 1
1 1 0
1 0 1
0 0 1
我需要得到相关矩阵，然后才能进行因子分析。
psych::corr.test可以计算相关矩阵，但只有person、spearman、kendall等方法，不能用于二进制数据。
那么，如何计算该数据的相关矩阵呢？
浏览 9提问于2017-08-02得票数 1
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2回答
我有一个列为a, b, c的表。我能用函数形式来计算cor[a;a]，cor[a;b]，cor[a;c]的相关矩阵吗？
?[table; (); 0b; (`aa`ab`ac)!((cor; `a; `a); (cor; `a; `b);(cor; `a; `b));
如何生成最后一个参数的列表？(cor；a;b)
浏览 3提问于2013-11-13得票数 2
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我正在尝试使用polychor::hetcor对具有14个4级有序变量和3个连续变量的数据集进行探索性因子分析。该函数返回一个看起来正确的相关矩阵，factanal()从hetcor$相关矩阵中产生一个非常容易解释的因子分析。但是，由于空的交叉表而产生的大量关于NaNs的警告有点令人不安。
雷维尔博士在“”杂志上回答了这个基本问题。但我还有两个问题: 1. Revelle博士的笔记说，相关矩阵是“正确的，但不稳定的”。他建议，如果向空的交叉表添加一个小的连续性校正(例如0.1)，它将更加稳定。有没有办法使用hetcor或它调用的某个程序来添加连续性校正？2.我猜想，考虑到Revelle博士说相
浏览 19提问于2019-12-04得票数 0
2回答
假设我有一只有多种颜色的熊猫数据，如下所示：
import pandas as pd
iterables = [['a', 'b'], ['1', '2']]
my_index = pd.MultiIndex.from_product(iterables, names=['first', 'second'])
df = pd.DataFrame([[1, 2, 3, 4], [5, 6, 7, 8]], columns=my_index)
然后df生成
first a b
second 1 2
浏览 1提问于2019-08-15得票数 1
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1回答
我试图用R中的相关矩阵来绘制相关矩阵，怎样才能改变图的宽度和高度。目前它很小。
这是我的代码：corrplot(mydata.cor, method="number", addCoef.col = 1,number.cex = 0.3, tl.cex = 0.3)
浏览 3提问于2022-04-05得票数 0
2回答
嗨,
我想在以上两个数据集之间创建一个相关矩阵，它将忽略零的任何外观(在上面的图片中，绿色)，谁知道最有效的方法将产生一个顺利的结果？
是否有任何相关方法可以逐点识别相似点，从而使结果具有原始矩阵的“形状”？
谢谢你
注意:我没有matlab统计工具箱。
浏览 6提问于2012-09-04得票数 5
1回答
我有一个像这样的data.table：
set.seed(12345)
mydt <- data.table(gr1 = sample(letters[1:2], size = 100, replace = TRUE),
gr2 = sample(letters[3:4], size = 100, replace = TRUE),
a = rnorm(100), b = rnorm(100), weight = rnorm(100, 5, 1))
gr1和gr2指定每个案例的组成员资格。我希望通过使用cov.wt列gr1和gr2指定的组成员来从weight
浏览 1提问于2020-04-22得票数 2
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我使用以下方法来计算我的数据集的相关性：
cor( var1, var2, method = "method")
但我喜欢创建一个包含4个不同变量的相关矩阵。做这件事最简单的方法是什么？
浏览 4提问于2011-03-27得票数 32
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2回答
我最近开始使用R，我想要得到某一组变量的相关矩阵。我的数据集包含超过150个变量，但我只使用了其中的一小部分。我如何选择要生产的产品？提前感谢！
浏览 0提问于2019-04-21得票数 1
我有一个由12个数据列组成的csv文件，并想用它们创建一个相关矩阵。然而，当使用pandas时，只有4个(看似随机的)列被合并。你知道为什么剩下的列没有进入相关矩阵吗？ d = pd.read_csv('national_raw_convictions.csv')
cm = d.corr().abs()
cm.to_csv('national_raw_convictions_correlation.csv') 我已经附上了输入(左)和输出(右) csv文件引用的屏幕截图。1
浏览 15提问于2020-04-06得票数 0
我遵循了这个网站的说明，在R中绘制了相关矩阵和相关图，这个网站和例子真的很好。但是，我想在相关矩阵的上部绘制相关图的上半部分。
下面是代码：
library(PerformanceAnalytics)
chart.Correlation(mtcars, histogram=TRUE, pch=19)
这应该给我使用散点图的相关矩阵，以及我想要维护的直方图。但是对于图的上部，我希望从这个代码中获得相关图：
library(corrplot)
corrplot(cor(mtcars), type="upper", order="hclust", tl.col=
浏览 2提问于2015-07-29得票数 3
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2回答
我有两个数字数据集。Df1和Df2各包含15000列。我现在只想计算Df1的第1列和Df2的第1列之间的相关性，然后计算第2列Df1和第2列Df2之间的相关性，依此类推。这适用于所有15000列。创建相关矩阵会生成许多不需要的相关性。因此，我正在寻找一个更优雅的解决方案。 有人能帮我吗？ 提前感谢H。
浏览 12提问于2021-08-07得票数 0
1回答
我有一个调查与许多数字变量(包括连续和虚拟二进制)和800多个观察。当然，大多数变量都缺少数据(以不同的速率)。我需要使用加权关联表，因为一些样本比其他样本代表更多的人口。此外，我希望最小化未使用的样本，并以这种方式保持最大值。每一对变量的观测值。我知道如何做一个成对相关矩阵(例如，cor(data, use="pairwise.complete.obs"))。我还知道如何做一个加权相关矩阵(例如，cov.wt(data %>% select(-weight), wt=data$weight, cor=TRUE))。然而，我还没有找到一种将两者结合使用的方法。有没有办法在
浏览 0提问于2020-12-10得票数 2
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1回答
R中的相关输出
、、
我希望有人能帮我澄清相关矩阵。具体来说，我想知道输出以及-为什么输出是这样的。
我的目的是了解两个分类(无序)数据之间的相关性。在使用其他方法获取计数之前，对数据(以下)进行清理，以从名义变量中创建因子。
例如，我使用虚拟数据在R中创建了一个相关矩阵：
set.seed(1234)
randomCities<-c("Washington","Boston","Seattle","Portland","Oakland","Dallas","Miami")
randomYachts
浏览 2提问于2019-07-12得票数 0
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我试图在数据帧的各种子设置中计算相关矩阵。我发现了用于计算数据帧中两个变量之间的相关性的代码片段：
library(dplyr)
mtcars %>% group_by(cyl) %>% summarise(V1=cor(hp,wt))
但是我想要计算数据框架中多个变量之间的相关矩阵。我想把这个作为相关矩阵的列表返回(最好)。类似于：
mtcars %>% group_by(cyl) %>% cor(data.frame(hp,wt,qsec)
我能用dplyr做这个吗？
浏览 2提问于2015-07-15得票数 0
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我使用以下命令使用海运创建了熊猫数据的相关矩阵：
corrMatrix = df.corr()
#sns.heatmap(corrMatrix, annot=True)
#plt.show()
ax = sns.heatmap(
corrMatrix,
vmin=-1, vmax=1, center=0,
cmap=sns.diverging_palette(20, 220, n=200),
square=True, annot=True
)
ax.set_xticklabels(
ax.get_xticklabels(),
rotation
浏览 1提问于2020-04-12得票数 0
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1回答
在jupyter笔记本中，我有一个函数，为tensorflow模型准备输入特性和目标矩阵。
在这个函数中，我想显示一个具有背景梯度的相关矩阵，以便更好地看到强相关的特征。
的答案显示了如何做到这一点，这正是我想要做的。问题是，从函数的内部，我无法得到任何输出，即：
def display_corr_matrix_custom():
rs = np.random.RandomState(0)
df = pd.DataFrame(rs.rand(10, 10))
corr = df.corr()
corr.style.background_gradient(cmap
浏览 5提问于2019-07-23得票数 2
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6回答
我有一个正在运行的R脚本，它当前使用了3个相关变量。我想加一个4，我想知道是否有一种简单的方法来输入矩阵数据，特别是对于相关矩阵-一些类似Matlab的技术，可以在R中输入相关矩阵，3x3或4x4，而不需要我一直使用的线性矩阵重塑。
在Matlab中，您可以使用分号作为行尾分隔符，因此很容易跟踪交叉相关的位置。
在R中，我首先创建了
corr <- c(1, 0.1, 0.5,
0.1, 1, 0.9,
0.5, 0.9, 1)
cormat <- matrix(corr, ncol=3)
对比
cormat = [1 0.1 0.5;
0.1 1 0.9;
0.5 0.9 1
浏览 3提问于2012-02-16得票数 6
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是否可以从一组样本数据中计算协方差和相关矩阵。 例如，我在Sasuser.Live中存储了一组数据。我想要找到协方差矩阵或相关矩阵。我知道我可以在编辑器中编写数据(这非常繁琐)，然后使用proc cov。 或者我可以这样做，使用已经存储的数据： proc princomp data= Sasuser.Live out=Sasuser.Live_Out;
var Touch Chips Driver Compatibility Game;
run;
proc print data=Mouse_Can_Out;
run; 但这比协方差矩阵计算量更大。我只需要协方差矩阵和相关矩阵。
浏览 24提问于2019-05-23得票数 0
1回答
是否可以将cov.wt生成的相关矩阵归因于变量？
cov.wt =返回一个列表，其中包含加权协方差矩阵和数据平均值、和(加权)相关矩阵的估计值。
浏览 2提问于2014-08-12得票数 0
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2回答
我有一些关于主成分和因子分析的问题。
对于PCA，特征值是从协方差矩阵还是相关矩阵计算出来的重要吗? FA呢?如果我使用协方差或相关矩阵，特征值的结果是否相同
浏览 2提问于2009-12-09得票数 4
1回答
我试过联系威廉·雷维尔，但他没有回应。
在心理包中有一个叫做cor.smoother的函数，它决定相关矩阵是否是正定的。它的解释如下：
"cor.smoother通过一次系统地删除一个变量并找到特征值分解来检查所有等级为nvar-1的nvar副级。报告这些变量，在删除这些变量时生成一个正定矩阵。它还报告每个变量被删除时负特征值的数目。最后，它将原始相关矩阵与平滑的相关矩阵进行比较，并报告绝对偏差大于削减的项目。这些都是相关矩阵可能出错的提示。“
我希望有人能以一种更容易理解的方式对我进行解释，这才是真正的黑体字？
浏览 2提问于2016-04-26得票数 0
我正在尝试生成一组随机的数字，这些数字精确地反映了我拥有的数据集(以测试它)。数据集由5个变量组成，这些变量都与不同的均值和标准差以及范围(它们是likert标度相加形成1个变量)相关。我已经能够从MASS包中获得mvrnorm来创建一个数据集，该数据集复制了具有观察到的观测值数量的相关矩阵(在500,000+迭代之后)，并且我可以轻松地重新分配均值和标准差。dev.通过z分数转换，但我仍然在每个变量向量中有特定值，这些值远远高于或低于我希望复制其分数的标度的可能范围。
有什么建议如何适当地调整范围吗？
感谢您分享您的知识！
浏览 0提问于2013-07-07得票数 1
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