torch.corrcoef

torch.corrcoef(input) → Tensor

Оценивает матрицу коэффициентов корреляции Пирсона для переменных, заданных матрицей input, где строки представляют переменные, а столбцы — наблюдения.

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 с плавающей запятой полученный массив может не быть эрмитовым, а его диагональные элементы могут не быть равны 1. Вещественные и мнимые значения обрезаются до интервала [-1, 1] для улучшения этой ситуации.

Параметры

input (Тензор) – Матрица 2D, содержащая несколько переменных и наблюдений, или скаляр или вектор 1D, представляющий одну переменную.

Возвращает

(Тензор) 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.)