想用MATLAB中的corrcoef函数求两个向量的相关系数。 这是求相关度的结果，对2113于一般的矩阵5261X，执行A=corrcoef(X)后，A中每4102个值的所在行a和列b，反应的是原矩阵1653X中相应的第a个列向量和第b个列向量的相似程度（即相关系数）。计算公式是：C(1，2)/SQRT(C(1，1)*C(2，2))，其中C表示矩阵[f，g]的协方差矩阵，假设f和g都是列向量（这两个序列的长度必须一样才能参与运算），则得到的（我们感兴趣的部分）是一个数。以默认的A=corrcoef(f，g)为例，输出A是一个二维矩阵（对角元恒为1），我们感兴趣的f和g的相关系数就存放在A(1，2)=A(2，1)上，其值在[-1，1]之间，1表示最大的正相关，-1表示绝对值最大的负相关A=[123]；B=[537]；r=corrcoef(A，B)r1.00000.50000.50001.0000A=[12]；B=[53]；r=corrcoef(A，B)r1.00001.00001.00001.0000%-1是算出来的，不是说二维向量就一定相关，根据图中r和协方差矩阵的关系cov(A，B)ans0.50001.00001.00002.0000%A和B的协方差矩阵，那么R（1，2）=C（1，2）/(sqrt（C（1，1）*C（2，2））)=-1，sqrt为开方的意思。
如何利用matlab求相关系数？ 1、第一步2113我们首先需要5261知道matlab中求相关系数用到的是4102corrcoef函数，1653在命内令行窗口中输入“help corrcoef”，可容以看到corrcoef函数用法，2、第二步在命令行窗口中输入a=[1 3 6 7 8 16]，b=[2 4 7 9 15 19]，创建两个矩阵，求两个矩阵的相关系数，3、第三步输入corrcoef(a，b)，按回车键，可以看到两个矩阵的相关系数是 0.9454，呈高度相关，4、第四步输入corrcoef(a)，可以求a矩阵的相关系数，如果a矩阵是个多维矩阵，可以通过corrcoef(a(：，1)，a(：，2))求每一列的相关系数，5、第五步按回车键之后，可以a矩阵自身的相关系数为1，这里需要注意的是相关系数0.00-±0.3是微相关，±0.30-±0.50是实相关，±0.50-±0.80是显著相关，±0.80-±1.00是高度相关，
利用matlab计算两个变量之间的Pearson相关系数，Pearo相关系数是英国统计学家皮尔逊于20世纪提出的一种计算直线相关的方法。皮尔逊相关系数适用于：1两个变量之间是线性关系。
