template <class T1, class T2>
double Pearson(std::vector<T1> &inst1, std::vector<T2> &inst2) {
  if(inst1.size() != inst2.size()) {
    std::cout<<"the size of the vectors is not the same\n";
    return 0;
  }
  size_t n=inst1.size();
  double pearson=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst2.begin(), 0.0)-accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0)*accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0);
  double temp1=n*inner_product(inst1.begin(), inst1.end(), inst1.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst1.begin(), inst1.end(), 0.0), 2.0);
  double temp2=n*inner_product(inst2.begin(), inst2.end(), inst2.begin(), 0.0)-pow(accumulate(inst2.begin(), inst2.end(), 0.0), 2.0);
  temp1=sqrt(temp1);
  temp2=sqrt(temp2);
  pearson=pearson/(temp1*temp2);

  return pearson;
}

皮尔逊相关系数是协同过滤算法中最常用的相似度求解算法。皮尔逊相关系数算法可以用来度量两个变量之间的

相关程度,计算结果是介于1和-1间的值,1表示完全正相关,0表示无关,-1表示完全负相关。

协同过滤算法中皮尔逊相关系数的计算 C++的更多相关文章

  1. 【机器学习笔记一】协同过滤算法 - ALS

    参考资料 [1]<Spark MLlib 机器学习实践> [2]http://blog.csdn.net/u011239443/article/details/51752904 [3]线性 ...

  2. Slope one—个性化推荐中最简洁的协同过滤算法

    Slope One 是一系列应用于 协同过滤的算法的统称.由 Daniel Lemire和Anna Maclachlan于2005年发表的论文中提出. [1]有争议的是,该算法堪称基于项目评价的non ...

  3. 机器学习 | 简介推荐场景中的协同过滤算法,以及SVD的使用

    本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注 今天是机器学习专题的第29篇文章,我们来聊聊SVD在上古时期的推荐场景当中的应用. 推荐的背后逻辑 有没有思考过一个问题,当我们在淘宝或者是 ...

  4. Collaborative Filtering(协同过滤)算法详解

    基本思想 基于用户的协同过滤算法是通过用户的历史行为数据发现用户对商品或内容的喜欢(如商品购买,收藏,内容评论或分享),并对这些喜好进行度量和打分.根据不同用户对相同商品或内容的态度和偏好程度计算用户 ...

  5. Spark机器学习(11):协同过滤算法

    协同过滤(Collaborative Filtering,CF)算法是一种常用的推荐算法,它的思想就是找出相似的用户或产品,向用户推荐相似的物品,或者把物品推荐给相似的用户.怎样评价用户对商品的偏好? ...

  6. 基于Python协同过滤算法的认识

    Contents    1. 协同过滤的简介    2. 协同过滤的核心    3. 协同过滤的实现    4. 协同过滤的应用 1. 协同过滤的简介 关于协同过滤的一个最经典的例子就是看电影,有时候 ...

  7. 基于用户的最近邻协同过滤算法(MovieLens数据集)

      基于用户的最近邻算法(User-Based Neighbor Algorithms),是一种非概率性的协同过滤算法,也是推荐系统中最最古老,最著名的算法. 我们称那些兴趣相似的用户为邻居,如果用户 ...

  8. Spark机器学习之协同过滤算法

    Spark机器学习之协同过滤算法 一).协同过滤 1.1 概念 协同过滤是一种借助"集体计算"的途径.它利用大量已有的用户偏好来估计用户对其未接触过的物品的喜好程度.其内在思想是相 ...

  9. Spark 基于物品的协同过滤算法实现

    J由于 Spark MLlib 中协同过滤算法只提供了基于模型的协同过滤算法,在网上也没有找到有很好的实现,所以尝试自己实现基于物品的协同过滤算法(使用余弦相似度距离) 算法介绍 基于物品的协同过滤算 ...

随机推荐

  1. html——行内元素、块元素、行内块元素

    行内元素:span  ,a,  ,strong , em,  del,  ins.特点:在一行上显示:不能直接设置宽高:元素的宽和高就是内容撑开的宽高. 块元素:div,h1-h6,p,ul,li.特 ...

  2. MFC cstring 型转化成 double型

    cstring szNum; GetDlgItemText(IDC_EDIT1, szNum); double Num; Num = _ttol(szNum); 转化成长整型 Num = _tstof ...

  3. Sping——使用注解创建切面

    为讲解例子,我们首先定义一个Performance接口: package aoptest; public interface Performance { public void perform(); ...

  4. ajax异步请求详解

    1.XMLHttpRequst的出现才有了异步处理 2.创建XmlHttpRequest对象 var request=new XMLHttpRequest(); 注意:如果要兼容IE6以下浏览器则需要 ...

  5. Python ---- KMP(博文推荐+代码)

    既解决完后宫问题(八皇后问题)后,又利用半天的时间完成了著名的“看毛片”算法——KMP.对于初学者来说这绝对是个大坑,非常难以理解. 在此,向提出KMP算法的三位大佬表示诚挚的敬意.!!!牛X!!! ...

  6. exist not exist 分析

    结果集1 结果集2: 最后连接条件 执行过程: 一行一行遍历结果集1的数据,然后结果集1中的连接条件执行子查询,如果有值返回那么在看是exist  还是not exist 在决定最后的结果集是否要要不 ...

  7. JS练习:表格全选与全不选

    代码: <!DOCTYPE html> <html> <head> <meta charset="UTF-8"> <title ...

  8. Linux之iptables(二、基本认识和组成)

    iptables的基本认识 Netfilter组件 内核空间,集成在linux内核中 扩展各种网络服务的结构化底层框架 内核中选取五个位置放了五个hook(勾子) function(INPUT.OUT ...

  9. 【[Offer收割]编程练习赛13 B】最大子矩阵(别人的思路)

    [题目链接]:http://hihocoder.com/problemset/problem/1502 [题意] [题解] 枚举矩形的最上面的行数和最下面的行数(i,j且i<=j); 然后一个变 ...

  10. Linux 下rm+grep删除除去指定文件的剩余所有文件

    例如:  删除当前文件夹下    .c和 .h    文件以外的文件 rm -f   `ls ./ | egrep -v "(.c$|.h$)"` 1. ls 列出所有文件; 2. ...