# ML之MLiR：输入两个向量，得出两个向量之间的相关度

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## 输出结果 ## 实现代码

import numpy as np

from astropy.units import Ybarn

import math

from statsmodels.graphics.tukeyplot import results

def computeCorrelation(X, Y):

xBar = np.mean(X)

yBar = np.mean(Y)

SSR = 0

varX = 0

varY = 0

for i in range(0 , len(X)):

diffXXBar = X[i] - xBar

diffYYBar = Y[i] - yBar

SSR += (diffXXBar * diffYYBar)

varX +=  diffXXBar**2

varY += diffYYBar**2

SST = math.sqrt(varX * varY)

return SSR / SST

testX = [1, 3, 8, 7, 9]

testY = [10, 12, 24, 21, 34]

print ("r:",computeCorrelation(testX, testY))

def polyfit(x,y,degree):

results={}

coeffs =np.polyfit(x,y,degree)

results['polynomial'] = coeffs.tolist()

p=np.poly1d(coeffs)

yhat=p(x)

ybar=np.sum(y)/len(y)

ssreg=np.sum((yhat-ybar)**2)

sstot=np.sum((y-ybar)**2)

results['determination']=ssreg/sstot

return results

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