这几个概念不能混淆,估计大部分人都没有完全搞懂这几个概念. 看下这个,非常有用:Interpret the key results for Correlation euclidean | maximum | manhattan | canberra | binary | minkowski 初级 先演示一下相关性: a <- c(1,2,3,4) b <- c(2,4,6,8) c <- data.frame(x=a,y=b) plot(c) cor(t(c)) > cor(t(c…

三大相关系数:pearson, spearman, kendall 统计学中的三大相关性系数:pearson, spearman, kendall,他们反应的都是两个变量之间变化趋势的方向以及程度,其值范围为-1到+1. 0表示两个变量不相关,正值表示正相关,负值表示负相关,值越大表示相关性越强. 1. person correlation coefficient(皮尔森相关性系数) 皮尔逊相关系数通常用r或ρ表示,度量两变量X和Y之间相互关系(线性相关) (1)公式 皮尔森相关性系数的值等于它…

同样可参考: http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5889419 http://wenku.baidu.com/link?url=pEBtVQFzTx0I9T9vr01WS6_NmOY7EylNwa-suKpx3ab1YZfL4QvYsPt2chXyvXOvU3bBa_CrTOaZ0QV_KmcMCmTrqXvZQNKy-cLHQ8J2Y0q 转自:https://www.douban.com/note/267043565/ 测量相关程度的相关系…

先说独立与相关的关系:对于两个随机变量,独立一定不相关,不相关不一定独立.有这么一种直观的解释(不一定非常准确):独立代表两个随机变量之间没有任何关系,而相关仅仅是指二者之间没有线性关系,所以不难推出以上结论. 衡量随机变量相关性的方法主要有三种:pearson相关系数,spearman相关系数,kendall相关系数: 1.连续数据,正态分布,线性关系,用pearson相关系数是最恰当,当然用spearman相关系数也可以,   就是效率没有pearson相关系数高. 2.上述任一条件不满足,…

测量相关程度的相关系数很多,各种参数的计算方法及特点各异. 连续变量的相关指标: 此时一般用积差相关系数,又称pearson相关系数来表示其相关性的大小,积差相关系数只适用于两变量呈线性相关时.其数值介于-1~1之间,当两变量相关性达到最大,散点呈一条直线时取值为-1或1,正负号表明了相关的方向,如果两变量完全无关,则取值为零. 作为参数方法,积差相关分析有一定的适用条件,当数据不能满足这些条件时,分析者可以考虑使用Spearman等级相关系数来解决问题. 有序变量的相关指标: 所谓有序的等级资…

目录 person correlation coefficient(皮尔森相关性系数-r) spearman correlation coefficient(斯皮尔曼相关性系数-p) kendall correlation coefficient(肯德尔相关性系数-k) R语言计算correlation 在文献以及各种报告中,我们可以看到描述数据之间的相关性:pearson correlation,spearman correlation,kendall correlation.它们分别是什么呢…

杰卡德距离(Jaccard Distance) 是用来衡量两个集合差异性的一种指标,它是杰卡德相似系数的补集,被定义为1减去Jaccard相似系数.而杰卡德相似系数(Jaccard similarity coefficient),也称杰卡德指数(Jaccard Index),是用来衡量两个集合相似度的一种指标. Jaccard相似指数用来度量两个集合之间的相似性,它被定义为两个集合交集的元素个数除以并集的元素个数. Jaccard距离用来度量两个集合之间的差异性,它是Jaccard的相似系数的补…

title: [概率论]4-6:协方差和相关性(Covariance and Correlation) categories: - Mathematic - Probability keywords: - Covariance - Correlation - Properties of Covariance and Correlation toc: true date: 2018-03-26 10:44:07 Abstract: 本文介绍协方差和相关性的基础知识,以及部分性质 Keywords:…

在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance).采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否. 本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结. 本文目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 巴氏距离(Bhattacharyya Distance) 8. 汉明距离(Hamming dista…

机器学习中的相似性度量(Similarity Measurement) 在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement),这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance). 采用什么样的方法计算距离是很讲究,甚至关系到分类的正确与否.在其他领域也经常见到它的影子, 现在对常用的相似性度量作一个总结. 目录: 1. 欧氏距离 2. 曼哈顿距离 3. 切比雪夫距离 4. 闵可夫斯基距离 5. 标准化欧氏距离 6. 马氏距离 7. 夹角余弦…