本文為您介紹Designer提供的相關系數矩陣。
相關系數算法用于計算一個矩陣中每列之間的相關系數，取值范圍為[-1,1]。系統計算時，count數按兩列間同時非空的元素個數計算，兩兩列之間可能不同。
組件配置
您可以使用以下任意一種方式，配置相關系數矩陣組件參數。
方式一：可視化方式
在Designer工作流頁面配置組件參數。
頁簽 | 參數 | 描述 |
字段設置 | 默認全選 | 無 |
執行調優 | 核心數 | 與內存數同時設置后，該參數才生效。 |
內存數 | 與核心數同時設置后，該參數才生效。 |
方式二：PAI命令方式
使用PAI命令方式，配置該組件參數。您可以使用SQL腳本組件進行PAI命令調用，詳情請參見SQL腳本。
PAI -name corrcoef
-project algo_public
-DinputTableName=maple_test_corrcoef_basic12x10_input
-DoutputTableName=maple_test_corrcoef_basic12x10_output
-DcoreNum=1
-DmemSizePerCore=110;參數名稱 | 是否必選 | 描述 | 默認值 |
inputTableName | 是 | 輸入表的名稱。 | 無 |
inputTablePartitions | 否 | 輸入表中，參與訓練的分區。系統支持以下格式：
說明 指定多個分區時，分區之間使用英文逗號（,）分隔。 | 無 |
outputTableName | 是 | 輸出表名稱列表。 | 無 |
selectedColNames | 否 | 輸入表選擇列名類型。 | 默認選擇全部列 |
lifecycle | 否 | 指定輸出表的生命周期。 | 無 |
coreNum | 否 | 與參數memSizePerCore配對使用，正整數。范圍為[1, 9999]。 | 默認自動計算 |
memSizePerCore | 否 | 單個節點內存大小，單位MB。正整數，范圍為[1024, 64*1024]。 | 默認自動計算 |
示例
數據生成
col0:double
col1:bigint
col2:double
col3:bigint
col4:double
col5:bigint
col6:double
col7:bigint
col8:double
col9:double
19
95
33
52
115
43
32
98
76
40
114
26
101
69
56
59
116
23
109
105
103
89
7
9
65
118
73
50
55
81
79
20
63
71
5
24
77
31
21
75
87
16
66
47
25
14
42
99
108
57
11
104
38
37
106
51
3
91
80
97
84
30
70
46
8
6
94
22
45
48
35
17
107
64
10
112
53
34
90
96
13
61
39
1
29
117
112
2
82
28
62
4
102
88
100
36
67
54
12
85
49
27
44
93
68
110
60
72
86
58
92
119
0
113
41
15
74
83
18
111
PAI命令
PAI -name corrcoef -project algo_public -DinputTableName=maple_test_corrcoef_basic12x10_input -DoutputTableName=maple_test_corrcoef_basic12x10_output -DcoreNum=1 -DmemSizePerCore=110;運行結果
columnsnames
col0
col1
col2
col3
col4
col5
col6
col7
col8
col9
col0
1
-0.2115657251820724
0.0598306259706561
0.2599903570684693
-0.3483249188225586
-0.28716254396809926
0.47880162127435116
-0.13646519484213326
-0.19500158764680092
0.3897390240949085
col1
-0.2115657251820724
1
-0.8444477377898585
-0.17507636221594533
0.40943384150571377
0.09135976026101403
-0.3018506374626574
0.40733726912808044
-0.11827739124590071
0.12433851389455183
col2
0.0598306259706561
-0.8444477377898585
1
0.18518346647293102
-0.20934839228057014
-0.1896417512389659
0.1799377498863213
-0.3858885676469948
0.20254569203773892
0.13476160753756655
col3
0.2599903570684693
-0.17507636221594533
0.18518346647293102
1
0.03988018649854009
-0.43737887418329147
-0.053818296425267184
0.2900856441586986
-0.3607547910075688
0.4912019074930449
col4
-0.3483249188225586
0.40943384150571377
-0.20934839228057014
0.03988018649854009
1
0.1465605209246875
-0.5016030364347955
0.5496024325711117
0.013743256115394122
0.07497231559184887
col5
-0.28716254396809926
0.09135976026101403
-0.1896417512389659
-0.43737887418329147
0.1465605209246875
1
0.16729809310873522
-0.29890655828796964
0.3618518101014617
-0.1713960957286885
col6
0.47880162127435116
-0.3018506374626574
0.1799377498863213
-0.053818296425267184
-0.5016030364347955
0.16729809310873522
1
-0.8165019880156462
-0.11173420918721436
-0.10363860378347944
col7
-0.13646519484213326
0.40733726912808044
-0.3858885676469948
0.2900856441586986
0.5496024325711117
-0.29890655828796964
-0.8165019880156462
1
0.07435907471544469
0.11711976051999162
col8
-0.19500158764680092
-0.11827739124590071
0.20254569203773892
-0.3607547910075688
0.013743256115394122
0.3618518101014617
-0.11173420918721436
0.07435907471544469
1
-0.18463012549540175
col9
0.3897390240949085
0.12433851389455183
0.13476160753756655
0.4912019074930449
0.07497231559184887
-0.1713960957286885
-0.10363860378347944
0.11711976051999162
-0.18463012549540175
1