在统计学中，协方差和相关系数是衡量两个变量之间关系的重要工具。协方差可以告诉我们两个变量是否倾向于一起变化，但它的值受变量尺度的影响。这时，Pearson 相关系数便登场了，它将协方差标准化，使其范围固定在-1到1之间，其中1表示完全正相关，-1表示完全负相关，而0则表示没有线性关系。ImageContext: 🔍
皮尔森相关系数与协方差矩阵ImageContext: 💡
皮尔森相关系数是一种特殊形式的协方差，它是通过除以两个变量的标准差来标准化的。这使得我们可以比较不同量纲的数据之间的关系。另一方面，协方差矩阵是一个表格，用于展示一组变量两两之间的协方差。它不仅包含了每个变量与其他所有变量的协方差信息，还包含了每个变量自身的方差信息。因此，协方差矩阵对于理解多维数据集中的变量间关系非常有用。
免责声明：本文由用户上传，如有侵权请联系删除！
