rapidminer使用什么方法来计算相关矩阵?为什么我会得到两个分类/名义属性的负相关性？

RapidMiner使用Pearson相关系数方法来计算相关矩阵。Pearson相关系数是一种衡量两个连续变量之间线性相关程度的统计指标，取值范围为-1到1。当相关系数为正时，表示两个变量呈正相关关系；当相关系数为负时，表示两个变量呈负相关关系；当相关系数接近于0时，表示两个变量之间没有线性相关性。

在计算相关矩阵时，如果得到两个分类/名义属性的负相关性，可能是由于以下原因：

1. 数据采样不足：如果样本数量较少或者样本分布不均匀，可能导致相关矩阵计算结果不准确。建议增加样本数量或者重新采样以获得更可靠的结果。
2. 数据异常值：存在异常值或者噪声数据可能会对相关矩阵计算产生影响，导致出现意外的负相关性。建议对数据进行清洗和异常值处理，确保数据的准确性和一致性。
3. 数据类型不匹配：在计算相关矩阵之前，确保所选的分类/名义属性的数据类型正确匹配。如果数据类型不匹配，可能会导致计算结果出现异常。
4. 数据分布特征：某些特定的数据分布特征，例如倾斜分布或者非线性关系，可能导致相关矩阵计算结果不符合预期。建议对数据进行适当的转换或者采用其他相关性计算方法。

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