前言
相关性分析算是很多算法以及建模的基础知识之一了，十分经典。关于许多特征关联关系以及相关趋势都可以利用相关性分析计算表达。其中常见的相关性系数就有三种：person相关系数，spearman相关系数，Kendall's tau-b等级相关系数。各有各自的用法和使用场景。当然关于这以上三种相关系数的计算算法和原理+代码我都会在我专栏里面写齐全。目前关于数学建模的专栏已经将传统的机器学习预测算法、维度算法、时序预测算法和权重算法写的七七八八了，有这个需求兴趣的同学可以去看看。
皮尔逊相关性分析一文详解+python实例代码
一、定义
经常用希腊字母ρ表示。 它是衡量两个变量的依赖性的非参数指标。 它利用单调方程评价两个统计变量的相关性。 如果数据中没有重复值， 并且当两个变量完全单调相关时，斯皮尔曼相关系数则为+1或−1。斯皮尔曼相关系数被定义成等级变量之间的皮尔逊相关系数。对于样本容量为n的样本，n个原始数据被转换成等级数据，相关系数ρ为：
在实际应用
