结果如图8-54所示。
在讲到相关性度量的时候，有一个系数用来度量相似性（距离），这个系数叫作皮尔逊系数，在统计学中学过，只是当时不知道还能用到机器学习中来（这更加让笔者觉得机器学习离不开统计学）。皮尔逊相关系数（PearsonCorrelationCoefficient）用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明相关性越强。两个变量之间的皮尔逊相关系数定义为两个变量之间的协方差和标准差的商。比如，各个特征之间，或者各个特征与标签之间。它的值的意思如下。
-1.0:完全负相关。
0.0:不相关。
1.0:完全正相关。
下面让我们来看一下样本数据的相关性：
人工智能与大数据技术导论
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