Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München

Karteikarten und Zusammenfassungen für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München

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Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

What does correlation do?

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Purpose of correlation analysis

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Measures of linear correlation

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Measures of nonlinear correlation

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Meaning of C entries

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Why is Pearson correlation coefficient better than covariance correlation?

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Variance of the feature in covariance matrix

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Range of the Pearson coefficient

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Causal scenarios that can be indicated by correlation

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Spurious correlation

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Partial / conditional correlation

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Beispielhafte Karteikarten für Data Mining and Knowledge Discovery an der TU München auf StudySmarter:

Data Mining and Knowledge Discovery

What does correlation do?

Quantifies the relationship between features.

Data Mining and Knowledge Discovery

Purpose of correlation analysis

understand the dependencies between features, so that observed effects
can be explained or desired effects can be achieved

Data Mining and Knowledge Discovery

Measures of linear correlation

  • covariance
  • Pearson correlation
  • partial correlation
  • multiple correlation

Data Mining and Knowledge Discovery

Measures of nonlinear correlation

  • chi square test
  • regression error

Data Mining and Knowledge Discovery

Meaning of C entries

If c(ij) is >>> positive -> strong positive dependency between x(i) and x(j) - high values of x(i) coincide with high values of x(j)

Data Mining and Knowledge Discovery

Why is Pearson correlation coefficient better than covariance correlation?

compensates the effect of constant scaling by dividing the covariance by the product of the standard deviations of both features

Data Mining and Knowledge Discovery

Variance of the feature in covariance matrix

Diagonal elements

Data Mining and Knowledge Discovery

Range of the Pearson coefficient

[-1, 1]

1 - strong positive correlation

-1 - strong negative correlation

0 - independence

Data Mining and Knowledge Discovery

Causal scenarios that can be indicated by correlation

  1. coincidence
  2. x causes y
  3. y causes x
  4. z causes both x and y

Data Mining and Knowledge Discovery

Spurious correlation

Also - third cause fallacy

When two correlated features are caused by another (third) feature 

Data Mining and Knowledge Discovery

Partial / conditional correlation

Correlation between two features without third-party influence

Data Mining and Knowledge Discovery

Bipartial correlation

Correlation between (i) and (j) without the influence of the two other features.

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