相关权重(RapidMiner Studio Core)

描述

Weight by Correlation操作符通过使用相关性计算属性相对于标签属性的权重。一个属性的权重越高，它的相关性就越高。请注意，Weight by Correlation操作符只能应用于带有数字或双名标签的示例集。它不能应用于多项式属性，因为多项式类没有提供关于它们排序的信息，因此权重或多或少是随机的，这取决于类的内部数值表示。二名标签之所以有效，是因为它表示为0和1，就像数字标签一样。

相关性是一个介于-1和+1之间的数字，用来衡量两个属性(称为X和Y)之间的关联程度。相关性的正值表示正关联。在这种情况下，较大的X值往往与较大的Y值相关联，较小的X值往往与较小的Y值相关联。相关性为负值意味着负相关或负相关。在这种情况下，较大的X值往往与较小的Y值相关联，反之亦然。

假设我们有两个属性X和Y，均值分别为X'和Y'，标准差分别为S(X)和S(Y)。相关性计算为乘积从1到n的总和(X (i) - X”)。(Y (i) - Y”)然后把这个和除以乘积(n - 1) s (X)授予(Y)在哪里n例子的总数和我是求和的增量变量。可以有其他的公式和定义，但为了简单起见，让我们坚持使用这个。

正如前面所讨论的，相关性的正值意味着正相关。假设X值高于平均水平，而相关的Y值也高于平均水平。然后是乘积(X (i) - X”)。(Y (i) - Y”)是两个正数的乘积也是正数。如果X值和Y值都低于平均值，那么上面的乘积将是两个负数，这也是正数。因此，正相关证明了一种普遍趋势，即X的大值与Y的大值相关，X的小值与Y的小值相关。

如前所述，相关关系的负值意味着负相关或负相关。假设X值高于平均值，而相关的Y值却低于平均值。然后是乘积(X (i) - X”)。(Y (i) - Y”)就是一个正数和一个负数的乘积结果就是负数。如果X值低于平均值而Y值高于平均值，那么上面的乘积也是负的。因此，负相关证明了一个普遍趋势，即X的大值与Y的小值相关，X的小值与Y的大值相关。