상관 행렬 (Correlation Matrix)

34번 공분산 행렬 은 스케일에 민감 — 원 단위(kg vs g)가 다르면 값이 크게 흔들립니다. 상관 행렬은 각 성분을 해당 특성의 표준편차로 나눠 스케일 불변 지표로 만듭니다:

$\text{corr}(X)_{ij} = \frac{\text{cov}(X)_{ij}}{\sigma_i \sigma_j}$

• 대각 = 1 (자기 자신과 완전 상관)
• 값 범위: $[-1, 1]$
• 0 근처 = 선형 상관 없음

EDA 초반에 "어떤 feature 들이 서로 관련 있나" 볼 때 첫 번째로 보는 지표.

과제

함수 correlation_matrix(X) 를 완성하세요.

• 입력: (N, D) 2D 배열.
• 반환: (D, D) 상관 행렬.
• 힌트: 공분산 / 외적(σ · σ.T).

테스트 케이스