['   \n  \n [ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ? ', 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?', ' [\'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?\', "ਜ਼ਰੂਰ! ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।C + + 20 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ \'std:: ਵੈਕਟਰ\' ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'std:: array\' ਕੰਟੇਨਰ ਨੂੰ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈਃ \\n "\'c + +\\n#include <ਐਰੇ>\\n#include <ਵੈਕਟਰ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ{\\nਪਬਲਿਕਃ \\n ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਸਾਈਜ਼ _ t m, ਸਾਈਜ਼ _ t n): m _ (m), n _ (n) {\\n// (ਸਾਈਜ਼ _ ti = 0; i <m _; i + +) ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਅਰੰਭ ਕਰੋ।{\\n ਵਿਕਰਣ _ [i] = T (0); \\n} \\n (ਸਾਈਜ਼ _ tj = 0; j <n _; j + +) {\\n ਵਿਕਰਣ _ [j] = T (0); \\n} \\n} \\n\\n T ਮਤਲਬ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸੰਤ {\\n ਵਾਪਸੀ ((i = =)j)? ਵਿਕਰਣ _ [i]: 0); \\n} \\n\\n T ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i = = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ =(ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\n T ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i)= = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ = (ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\nਪ੍ਰਾਈਵੇਟਃ \\nਸਾਈਜ਼ _ t m _; \\n ਸਾਈਜ਼ _ t n _; \\n std:: ਐਰੇ <T, 2> ਡਾਇਗਨਲ _; \\n std:: ਵੈਕਟਰ <std:: ਐਰੇ <T, 2> ਆਫ _ ਡਾਇਗਨਲ _; \\n}; \\n \'\\n ਇਸ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ,\'ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ\' ਕਲਾਸ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੈਂਦੀ ਹੈ ", \'ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਵਾਸਤਾ ਹੈ\'] ', 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?', ' [\'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?\', "ਜ਼ਰੂਰ! ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।C + + 20 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ \'std:: ਵੈਕਟਰ\' ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'std:: array\' ਕੰਟੇਨਰ ਨੂੰ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈਃ \\n "\'c + +\\n#include <ਐਰੇ>\\n#include <ਵੈਕਟਰ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ{\\nਪਬਲਿਕਃ \\n ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਸਾਈਜ਼ _ t m, ਸਾਈਜ਼ _ t n): m _ (m), n _ (n) {\\n// (ਸਾਈਜ਼ _ ti = 0; i <m _; i + +) ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਅਰੰਭ ਕਰੋ।{\\n ਵਿਕਰਣ _ [i] = T (0); \\n} \\n (ਸਾਈਜ਼ _ tj = 0; j <n _; j + +) {\\n ਵਿਕਰਣ _ [j] = T (0); \\n} \\n} \\n\\n T ਮਤਲਬ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸੰਤ {\\n ਵਾਪਸੀ ((i = =)j)? ਵਿਕਰਣ _ [i]: 0); \\n} \\n\\n T ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i = = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ =(ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\n T ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i)= = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ = (ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\nਪ੍ਰਾਈਵੇਟਃ \\nਸਾਈਜ਼ _ t m _; \\n ਸਾਈਜ਼ _ t n _; \\n std:: ਐਰੇ <T, 2> ਡਾਇਗਨਲ _; \\n std:: ਵੈਕਟਰ <std:: ਐਰੇ <T, 2> ਆਫ _ ਡਾਇਗਨਲ _; \\n}; \\n \'\\n ਇਸ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ,\'ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ\' ਕਲਾਸ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, \'\' ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਵਾਸਤਾ ਹੈ \',ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੋਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਮਾਪ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹਨ। \\n\\nਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿੰਨੇ ਇੱਕਠੇ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲਇਕੱਠੇ ਵਧਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਦੂਜਾ ਘਟਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਧਦਾ ਹੈ।ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨਸਬੰਧ. \\n\\n-ਸਬੰਧ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ-1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧ,-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 0 ਕੋਈ ਸੰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏਵੇਰੀਏਬਲ. \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਕੋਰਿਲੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? \' ', 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?', ' [\'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ?\', "ਜ਼ਰੂਰ! ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਕਲਾਸ ਨੂੰ ਇਸ ਵਿੱਚ ਲਾਗੂ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ।C + + 20 ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ \'std:: ਵੈਕਟਰ\' ਕੰਟੇਨਰ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ \'std:: array\' ਕੰਟੇਨਰ ਨੂੰ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਸਟੋਰ ਕਰਨ ਲਈ ਵਰਤਦਾ ਹੈ।ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦਾ। ਇੱਥੇ ਇੱਕ ਉਦਾਹਰਣ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈਃ \\n "\'c + +\\n#include <ਐਰੇ>\\n#include <ਵੈਕਟਰ> \\n\\nਟੇਮਪਲੇਟ <ਟਾਈਪਨਾਮ T> \\n ਕਲਾਸ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ{\\nਪਬਲਿਕਃ \\n ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ (ਸਾਈਜ਼ _ t m, ਸਾਈਜ਼ _ t n): m _ (m), n _ (n) {\\n// (ਸਾਈਜ਼ _ ti = 0; i <m _; i + +) ਲਈ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤਾਂ ਨੂੰ ਅਰੰਭ ਕਰੋ।{\\n ਵਿਕਰਣ _ [i] = T (0); \\n} \\n (ਸਾਈਜ਼ _ tj = 0; j <n _; j + +) {\\n ਵਿਕਰਣ _ [j] = T (0); \\n} \\n} \\n\\n T ਮਤਲਬ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸੰਤ {\\n ਵਾਪਸੀ ((i = =)j)? ਵਿਕਰਣ _ [i]: 0); \\n} \\n\\n T ਪਰਿਵਰਤਨ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i = = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ =(ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\n T ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ (ਸਾਈਜ਼ _ ti, ਸਾਈਜ਼ _ tj) ਸਥਿਰਾਂਕ {\\n T ਜੋਡ਼ = 0; \\n ਜੇਕਰ (i)= = j) {\\n ਜੋਡ਼ = ਵਿਕਰਣ _ [i]; \\n} ਹੋਰ {\\n ਜੋਡ਼ = (ਵਿਕਰਣ _ [i] + ਵਿਕਰਣ _ [j])/2; \\n} \\n ਵਾਪਸੀ ਜੋਡ਼-(ਮਤਲਬ (i, j) * ਮਤਲਬ (i, j)); \\n} \\n\\nਪ੍ਰਾਈਵੇਟਃ \\nਸਾਈਜ਼ _ t m _; \\n ਸਾਈਜ਼ _ t n _; \\n std:: ਐਰੇ <T, 2> ਡਾਇਗਨਲ _; \\n std:: ਵੈਕਟਰ <std:: ਐਰੇ <T, 2> ਆਫ _ ਡਾਇਗਨਲ _; \\n}; \\n \'\\n ਇਸ ਲਾਗੂਕਰਨ ਵਿੱਚ,\'ਕੋਵੇਰੀਅੰਸਮੈਟ੍ਰਿਕਸ\' ਕਲਾਸ ਕਤਾਰਾਂ ਅਤੇ ਕਾਲਮਾਂ ਦੀ ਗਿਣਤੀ ਲੈਂਦੀ ਹੈ, \'\' ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਅਤੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਵਿਚਕਾਰ ਕੀ ਵਾਸਤਾ ਹੈ \',ਸਬੰਧ ਅਤੇ ਸਹਿ-ਪਰਿਵਰਤਨ ਦੋਵੇਂ ਅੰਕਡ਼ਿਆਂ ਵਿੱਚ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦਰਮਿਆਨ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੇ ਮਾਪ ਹਨ। ਹਾਲਾਂਕਿ, ਉਹ ਇੱਕੋ ਚੀਜ਼ ਨਹੀਂ ਹਨ ਅਤੇਵੱਖ-ਵੱਖ ਵਿਆਖਿਆਵਾਂ ਹਨ। \\n\\nਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਕਿੰਨੇ ਇੱਕਠੇ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਵੇਰੀਏਬਲਇਕੱਠੇ ਵਧਣ ਜਾਂ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਪ੍ਰਵਿਰਤੀ ਹੁੰਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਇੱਕ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ ਕਿ ਜਦੋਂ ਦੂਜਾ ਘਟਦਾ ਹੈ ਤਾਂ ਇੱਕ ਵਧਦਾ ਹੈ।ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਵੱਡੇ ਸੰਪੂਰਨ ਮੁੱਲ ਇੱਕ ਮਜ਼ਬੂਤ ਸੰਕੇਤ ਦਿੰਦੇ ਹਨਸਬੰਧ. \\n\\n-ਸਬੰਧ, ਦੂਜੇ ਪਾਸੇ, ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏ। ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ-1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧ,-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ 0 ਕੋਈ ਸੰਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਵੇਰੀਏਬਲ ਇਕੱਠੇ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਉਹਨਾਂ ਦੇ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਉਹਨਾਂ ਦੀ ਮਾਤਰਾ ਨੂੰ ਧਿਆਨ ਵਿੱਚ ਰੱਖਦੇ ਹੋਏਵੇਰੀਏਬਲ. \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਕੋਰਿਲੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਅੰਤਰ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? \',\' ਜ਼ਰੂਰ! ਇੱਥੇ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਕੋਰਿਲੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਕੁੱਝ ਮੁੱਖ ਅੰਤਰ ਹਨ।ਸਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸਃ \\n\\n1. ਪਰਿਭਾਸ਼ਾਃ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਇੱਕ ਵਰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਹੁੰਦਾ ਹੈ ਜੋ ਇਹ ਮਾਪਦਾ ਹੈ ਕਿ ਦੋ ਵੇਰੀਏਬਲ ਇੱਕਠੇ ਕਿਵੇਂ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਇੱਕ ਵਰਗ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਜੋ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲਾਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ ਸਬੰਧਾਂ ਦੀ ਤਾਕਤ ਅਤੇ ਦਿਸ਼ਾ ਦੋਵੇਂ ਸ਼ਾਮਲ ਹਨ। \\n2.ਸਕੇਲਿੰਗਃ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਕੇਲ-ਇਨਵੇਰੀਅੰਟ ਨਹੀਂ ਹੁੰਦਾ, ਭਾਵ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਸਕੇਲਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦੀ ਹੈ।ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਸਹਿ-ਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਸਕੇਲ-ਇਨਵੇਰੀਅੰਟ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵਿੱਚ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਤੀਬਰਤਾ ਸਕੇਲਾਂ ਉੱਤੇ ਨਿਰਭਰ ਨਹੀਂ ਕਰਦੀਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਿਆ ਜਾ ਰਿਹਾ ਹੈ। \\n3. ਵਿਆਖਿਆਃ ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਵਿਕਰਣ ਤੱਤ ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੀ ਭਿੰਨਤਾ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ, ਜਦੋਂ ਕਿਆਫ-ਡਾਇਗਨਲ ਤੱਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਵਿਚਕਾਰ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। ਇੱਕ ਕੋਰਿਲੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਦੇ ਡਾਇਗਨਲ ਤੱਤ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ।ਹਰੇਕ ਵੇਰੀਏਬਲ ਦੇ ਆਪਣੇ ਨਾਲ ਵਿਚਕਾਰ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਆਫ-ਡਾਇਗਨਲ ਤੱਤ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਸਬੰਧ ਨੂੰ ਦਰਸਾਉਂਦੇ ਹਨ। \\n4. ਸਟੈਂਡਰਡਾਈਜ਼ੇਸ਼ਨਃ Aਸੰਬੰਧ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਕੀਤਾ ਗਿਆ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਹ-1 ਅਤੇ 1 ਦੇ ਵਿਚਕਾਰ ਹੁੰਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਵਿੱਚ 1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸਕਾਰਾਤਮਕ ਸੰਬੰਧ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ,-1 ਇੱਕ ਸੰਪੂਰਨ ਸੰਬੰਧ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ।ਨਕਾਰਾਤਮਕ ਸਬੰਧ, ਅਤੇ 0 ਕੋਈ ਸਬੰਧ ਨਹੀਂ ਦਰਸਾਉਂਦਾ ਹੈ। ਇੱਕ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਮਾਨਕੀਕ੍ਰਿਤ ਨਹੀਂ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿ ਇਸ ਦੀ ਕੋਈ ਨਿਸ਼ਚਿਤ ਸੀਮਾ ਨਹੀਂ ਹੈ ਜਾਂਇਕਾਈਆਂ. \\n ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਦੋਵੇਂ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਅਤੇ ਕੋਰਿਲੇਸ਼ਨ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਵੇਰੀਏਬਲਾਂ ਦੇ ਜੋਡ਼ਿਆਂ ਦਰਮਿਆਨ ਰੇਖਿਕ ਸਬੰਧਾਂ ਨੂੰ ਮਾਪਦੇ ਹਨ, ਉਹ ਉਹਨਾਂ ਵਿੱਚ ਭਿੰਨ ਹੁੰਦੇ ਹਨ।ਪਰਿਭਾਸ਼ਾ, ਸਕੇਲਿੰਗ, ਵਿਆਖਿਆ ਅਤੇ ਮਾਨਕੀਕਰਨ। \',\' ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਮੈਨੂੰ ਦੋਵਾਂ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸਾਂ ਦਾ ਗਣਿਤਿਕ ਫਾਰਮੂਲਾ ਦਿਖਾ ਸਕਦੇ ਹੋ? \' ', 'ਕੀ ਤੁਸੀਂ ਸੁਝਾਅ ਦੇ ਸਕਦੇ ਹੋ ਕਿ C + + 20 ਵਿੱਚ ਇੱਕ ਡਾਟਾ ਸਟ੍ਰਕਚਰ ਜਾਂ ਕਲਾਸ ਦੇ ਰੂਪ ਵਿੱਚ ਕੋਵੇਰੀਅੰਸ ਮੈਟ੍ਰਿਕਸ ਨੂੰ ਕਿਵੇਂ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾਵੇ? \n ']