在特征相关性的背景下，我试图理解相关性方法对特征选择的意义。如果出现以下相关系数的结果，有人可以解释一下，那么我应该采用该特征吗？规则是选择 corrcoeff 值大于 0.5 的特征。如有错误请指正。我计算的方式是使用 Matlab 的corrcoeff(target,feature)wheretarget和featureare 向量

Case1 : corrcoeff 返回 NaN 值 --

Nan Nan
Nan  1

由于值大于 0.5，是否应该选择特征？

Case2：corrcoeff 返回 0 个值

0 0
0  1

在这种情况下，我应该拒绝该功能。

案例3：

-0.3 0
0    -0.3

负相关但绝对值小于 0.5，因此拒绝该特征

案例4：如果根本没有线性关系怎么办，在这种情况下corrcoeff将不起作用。我如何知道是否存在线性关系，在这种情况下如何进行特征选择；还有其他功能或技术吗？