matrix_stats 聚合是一个数字聚合，它会对一组文档字段计算以下统计数据：
| count | 计算中每个字段样本的数量 | | mean | 每个字段的平均值。 | | variance | 每个字段测量如何从mean 值展开样本。 | | skewness | 每个字段测量量化mean周围的不对称分布。 | | kurtosis | 每个字段测量量化分布的形状。 | | covariance | 一个矩阵描述一个字段与另一个相关联字段的变化。 | | correlation | 协方差矩阵缩放到-1到1的范围。描述字段分布之间的关系。 |
以下示例演示了使用矩阵统计来描述收入与贫困之间的关系。
{
"aggs": {
"matrixstats": {
"matrix_stats": {
"fields": ["poverty", "income"]
}
}
}
}
聚合类型是matrix_stats，字段设置定义用于计算统计信息的字段集（作为数组）。上述请求返回以下响应：
{
...
"aggregations": {
"matrixstats": {
"fields": [{
"name": "income",
"count": 50,
"mean": 51985.1,
"variance": 7.383377037755103E7,
"skewness": 0.5595114003506483,
"kurtosis": 2.5692365287787124,
"covariance": {
"income": 7.383377037755103E7,
"poverty": -21093.65836734694
},
"correlation": {
"income": 1.0,
"poverty": -0.8352655256272504
}
}, {
"name": "poverty",
"count": 50,
"mean": 12.732000000000001,
"variance": 8.637730612244896,
"skewness": 0.4516049811903419,
"kurtosis": 2.8615929677997767,
"covariance": {
"income": -21093.65836734694,
"poverty": 8.637730612244896
},
"correlation": {
"income": -0.8352655256272504,
"poverty": 1.0
}
}]
}
}
}
matrix_stats聚合将每个文档字段视为独立样本。 mode参数控制聚合将用于数组或多值字段的数组值。此参数可以采取以下之一：
| avg | （默认值）使用所有值的平均值。 | | min | 选择最低值。 | | max | 选择最大值. | | sum | 使用所有值的总和。 | | median | 使用所有值的中值。 |
缺少的参数定义了如何处理缺少值的文档。默认情况下，它们将被忽略，但也可以将它们视为具有值。这是通过添加一组fieldname：值映射来指定每个字段的默认值来完成的。
{
"aggs": {
"matrixstats": {
"matrix_stats": {
"fields": ["poverty", "income"],
"missing": {"income" : 50000} 1
}
}
}
}
| 1 | 收入字段中没有值的文档的默认值为50000。 |
此聚合系列尚不支持脚本。