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R的值在-1和1之间，包括-1和1。
公式1：
其中，Cov(X,Y)为X与Y的协方差，Var[X]为X的方差，Var[Y]为Y的方差。
或者公式2：
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斯皮尔曼等级相关系数 （简称 等级相关系数 ，或称 秩相关系数 ，英语：Spearman\\\'s rank correlation coefficient或Spearman\\\'s ρ）。一般用 或者 表示。它是衡量两个变量的相关性的无母数指标。它利用单调函数评价两个统计变量的相关性。若数据中没有重复值，且当两变量完全单调相
（1）衡量事物之间或称变量之间线性相关程度的强弱，并用适当的统计指标表示出来的过程。 （2）比如家庭收入和支出、一个人所受教育程度与其收入、子女身高和父母身高的相关性。 （1）衡量变量之间相关程度的一个量值。 （2)相关系数r的数值范围是在-1到+1之间。 （
皮尔森相关系数也称皮尔森积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) ，是一种线性相关系数，是最常用的一种相关系数。记为r，用来反映两个变量X和Y的线性相关程度，r 值介于-1到1之间，绝对值越大表明相关性越强。 适用连续变量。 相关系数与相关程度一般划分
在统计学中，皮尔逊相关系数，是用于度量两个变量X和Y之间的相关（ 线性相关 ），其值介于-1与1之间，其绝对值越大说明该两个变量越相关。 注意：该系数只能评价两个 线性变量 之间的相关性。 ①首先由Pearson相关系数的定义可知， ρ x , y = c o v ( X , Y ) σ X σ Y ρ_{x,y}=
创作日志： Pearson或Spearson代表的是两个变量之间的相关性，因此一般输入是两个向量(vector)，那么当我们有多个变量时，怎样计算他们两两之间的相关性系数呢？得到的correlation matrix各元素代表的又是什么意思呢？ 举例： 矩阵A有两个样本：a1 与 a2，矩阵B有两个样本：b1 与
相关性分析：指对两个或多个具有相关性的变量元素进行分析 相关系数最早是由统计学家卡尔 皮尔逊设计的统计指标，是研究变量之间线性相关承兑的值，一般用字母 r 表示。 Pearson相关系数是衡量两个数据集合是否在一条线上面，用于衡量变量间的线性关系。 这里是引用
2.1灰度转换（将原图和要检测对比的图分开灰度化） 灰度化的作用是因为后面的直方图比较需要以像素256为基准进行相关性比较 2.2 直方图计算（结果其实是二维的图表–用画图的方式展示） 第一个参数： 必须为列表[],哪怕只有一个图片 ，image输入图像 channels:：传入图像的
给多光谱遥感图像各个波段绘制热力图，首先需要计算波段之间的相关系数矩阵，而计算遥感图像波段相关系数矩阵有不同的方法，常用的我们可以采用遥感图像处理软件计算，比如ENVI软件就可以计算相关系数矩阵，使用工具箱中的Statistics工具即可进行多种统计运算。 我们
对于一个随机变量的分布特征，可以由均值、方差、标准差等进行描述。而对于两个随机变量的情况，有协方差和相关系数来描述两个随机变量的相互关系。 本文主要参考概率论与数理统计的教科书，整理了协方差、样本协方差、协方差矩阵、相关系数的概念解释和代码。
续-https://soderayer.blog.csdn.net/article/details/125757807 上一篇中使用csv文件计算的相关系数热力图，本篇我们直接使用遥感图像来计算图像波段之间的相关系数。 实际上，目前已有的软件，如ENVI就可以直接计算图像波段之间的相关系数，该工具计算的是合成波段之间的相关系数。如
