Matlab多变量间相关性分析和选取相关性强的变量方法属于“属性约减”范畴。即进行各变量间的相关性分析，选取相关性强的变量。可以使用皮尔逊Pearson相关性系数r进行衡量，。
MATLAB 求两组数据相关性 >；>；x=[13.2 13 14.9 8.2 7.9 25.3 16.0 16.3 7.5]；y=[23 24 21 20 21 39 30 32 9]；[R，P]=corrcoef(x，y)R=1.0000 0.88340.8834 1.0000P=1.0000 0.00160.0016 1.0000
matlab相关性分析代码 做相关性分析，一般可用两个向量的相关系数来衡量，越接近1说明相关性越大。下面给出求相关系数的代：%假设要分析x1，x2，x3与y的相关系数x1=[1 2 3 4 5 6]'；x2=[2 2 5 4 5 6。
MATLAB分析数据相关性实例 相关性的度量 两个数据（如di和dj）之间是否相关，取决于其联合概率密度p(di，dj)，如果这个函数的协方差为非零，则视为相关。因此，协方差矩阵C在量化不同元素相关度的程度。
如何用matlab做相关性分析，现在要处理一些统计数据？1 问：一个因变量多个自变量如何进行相关 答：如果要求的精度不高用循环替代法吧，精度高的话要用多元统计的东西，很。
MATLAB数据分析方法 判别分析 matlab 数据分析是用适当的统计方法对各种数据加以详细研究和概括总结的过程，已成为当代自然科学和社会科学各个学科研究者必备的知识。matlab是一套高性能的数值计算和可视化软件，是实现数据分析与处理的有效工具。本书介绍数据分析的基本内容与方法，应用matlab软件既面向对象又面向过程地编写实际数据分析程序。全书共分7章，主要内容包括：matlab基础、数据描述性分析、回归分析、判别分析、主成分分析与典型相关分析、聚类分析、数值模拟分析。每章末精心编写习题供读者练习，此外每章还安排了紧密联系实际的综合性、分析性实验内容。《matlab数据分析方法》适用于计算机科学与技术、信息与计算科学、统计学等专业的本科生，还可作为相关专业本科生选修课程教材，并可供硕士研究生以及科技工作者参考。
matlab相关性分析代码 做相关性分析，一般可用两个向量的相关系数来衡量，越接近1说明相关性越大。下面给出求相关系数的代：假设要分析x1，x2，x3与y的相关系数x1=[1 2 3 4 5 6]'；x2=[2 2 5 4 5 6]'；x3=[3 2 3 4 5 6]'；y=[5 6 7 8 9 10]；Rmat_x1_y=corrcoef(x1，y)；向量x1与y的相关系数矩阵R_x1_y=Rmat_x1_y(2)；从相关系数矩阵中提取x1与y的相关系数Rmat_x1_y=corrcoef(x2，y)；向量x2与y的相关系数矩阵R_x1_y=Rmat_x1_y(2)；从相关系数矩阵中提取x2与y的相关系数Rmat_x1_y=corrcoef(x3，y)；向量x2与y的相关系数矩阵R_x1_y=Rmat_x1_y(2)；从相关系数矩阵中提取x2与y的相关系数
