torch.corrcoef

torch.corrcoef(input) → Tensor

Оценивает матрицу коэффициентов корреляции произведений моментов Пирсона для переменных, заданных матрицей input, где строки соответствуют переменным, а столбцы — наблюдениям.

Примечание

Матрица коэффициентов корреляции R вычисляется с использованием ковариационной матрицы C следующим образом: $R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }$

Примечание

Из-за округления чисел с плавающей запятой результирующий массив может быть не эрмитовым, а его диагональные элементы могут отличаться от 1. В попытке исправить эту ситуацию действительные и мнимые значения ограничиваются интервалом [-1, 1].

Параметры:

input (Tensor) – Двумерная матрица, содержащая несколько переменных и наблюдений, либо скаляр или одномерный вектор, представляющий одну переменную.

Возвращает:

(Tensor) Матрица коэффициентов корреляции переменных.

См. также

torch.cov() ковариационная матрица.

Пример:

>>> x = torch.tensor([[0, 1, 2], [2, 1, 0]])
>>> torch.corrcoef(x)
tensor([[ 1., -1.],
        [-1.,  1.]])
>>> x = torch.randn(2, 4)
>>> x
tensor([[-0.2678, -0.0908, -0.3766,  0.2780],
        [-0.5812,  0.1535,  0.2387,  0.2350]])
>>> torch.corrcoef(x)
tensor([[1.0000, 0.3582],
        [0.3582, 1.0000]])
>>> torch.corrcoef(x[0])
tensor(1.)