相关系数：剔除了两个变量量纲影响，标准化后的特殊协方差
Pearson's correlation皮尔逊相关系数，又称积差相关、积矩相关
Spearman’s Rank 斯皮尔曼秩相关系数:根据原始数据的排序位置进行求解，对原始变量的分布不做要求，属于非参数统计方法，又称“等级差数法”。
使用区别：
a) Pearson相关系数适用条件为两个变量间有线性关系、变量是连续变量、变量均符合正态分布。
b) 若上述有条件不满足则考虑用Spearman相关系数
c) 对于同一量纲数据建议Pearson，例如mRNA基因表达量数据，计算不同 mRNA表达量的相关系数；对于不同量纲数据，可考虑Spearman相关系数，例如mRNA表达量与某表型数据。
Kendall’s Tau 肯德尔秩相关系数:是一个非参数性质（与分布无关）的秩统计参数，是用来度量两个有序变量之间单调关系强弱的相关系数，它的取值范围是 [-1,1]，绝对值越大，表示单调相关性越强，取值为 0 时表示完全不相关。
定义：原始的 Kendall 秩相关系数定义在一致/同序对 (concordant pairs) 和分歧/异序对 (discordant pairs) 的概念上。所谓一致对，就是两个变量取值的相对关系一致；分歧对则是指它们的相对关系不一致。(C：同序对；D：异序对。
