torch.corrcoef

torch.corrcoef(input) → Tensor

估算變數的皮爾遜積矩相關係數矩陣，其中變數由 input 矩陣給出，行表示變數，列表示觀測值。

注意

相關係數矩陣 R 使用協方差矩陣 C 計算，如 $R_{ij} = \frac{ C_{ij} } { \sqrt{ C_{ii} * C_{jj} } }$

注意

由於浮點數舍入誤差，得到的陣列可能不是厄米特的，其對角線元素也可能不為 1。為了改善這種情況，實部和虛部的值將被限制在 [-1, 1] 的區間內。

引數

input (Tensor) – 包含多個變數和觀測值的二維矩陣，或者代表單個變數的標量或一維向量。

返回

(Tensor) 變數的相關係數矩陣。

另請參閱

torch.cov() 協方差矩陣。

示例

>>> 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.)