Сортировка векторов на основе их корреляции

Question

Эта проблема https://math.stackexchange.com/questions/338646/sort-vectors-according-to-their-distance-between-them о сортировке векторов, основанных на расстоянии между ними. Как насчет сортировки векторов на основе коэффициента корреляции между ними. Я хочу, чтобы сортировать векторы на основе их «важности» в наборе данных. Если у нас есть N векторов, то сортировка будет V1, V2, ..., Vn, где V1 и Vn менее коррелированы, а остальные. V1 и V2 наиболее взаимосвязаны друг с другом ... и так далее. Я думал использовать Коэффициент Пирсона в качестве коэффициента корреляции. Возможно ли это или у вас есть представление об этой проблеме? И есть ли хороший алгоритм для этого, или мы должны найти корреляционный коэффициент между каждой парой векторов, а затем найти два менее коррелированных, а затем отсортировать все векторы между двумя менее коррелированными.

Thnx для чтения и ответа :)

Answer 1

Пирсоны будут работать. Так будет обычный точечный продукт, Манхэттен и т. Д.

Вы понимаете, конечно, что для этого нужна матрица .

Вектор 1 отлично коррелирован с самим собой, поэтому его значение равно 1,0. (Предположим, что на диагонали матрицы.) Тогда следующее значение (1, 2) показывает, как вектор 1 коррелирует с вектором 2 и т. Д. Через (1, n).

Матрица симметрична, потому что (i, j) = (j, i).

Для векторов n есть nxn корреляции для расчета.