向量组的相关系数可以通过以下步骤计算：

计算协方差

协方差（Cov）衡量两个向量之间的线性关系，计算公式为 `Cov（X, Y） = E[（X - E[X]）（Y - E[Y]）]`，其中 `E[X]` 和 `E[Y]` 分别是向量 `X` 和 `Y` 的期望值。

计算标准差

标准差（SQRT[D（X）]）是向量方差的平方根，方差（D（X））是向量与其期望值之差的平方的期望值。

计算相关系数

相关系数（ρXY）是协方差除以两个向量标准差的乘积，即 `ρXY = Cov（X, Y） / （SQRT[D（X）] * SQRT[D（Y）]）`。

结果解释

相关系数的取值范围在 `-1` 到 `1` 之间。

`ρXY = 1` 表示完全正相关。

`ρXY = -1` 表示完全负相关。

`ρXY = 0` 表示没有线性关系。

使用工具

在 Python 中，可以使用 `numpy.corrcoef` 函数来计算相关系数矩阵，其中 `numpy.corrcoef（m1, m2）` 返回一个相关系数矩阵，矩阵的对角线元素为 `1`，非对角线元素为两个向量之间的相关系数。

请根据以上步骤和工具，使用适当的数学软件或编程语言来计算向量组的相关系数