转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5727327 由于使用的统计相关系数比较频繁,所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数. 相关系数:考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度. 如果有两个变量:X.Y,最终计算出的相关系数的含义可以有如下理解: (1).当相关系数为0时,X和Y两变量无关系. (2).当X的值增大(减小),Y值增大(减小),两个变量为正相关,相关系数在0.00与1.00之间. (3).当X的值增大(减小),

之前<皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient, Pearson's r)>一文介绍了皮尔逊相关系数.那么,皮尔逊相关系数(Pearson Correlation Coefficient)和余弦相似度(Cosine Similarity)之间有什么关联呢? 首先,我们来看一下什么是余弦相似度.说到余弦相似度,就要用到余弦定理(Law of Cosine). 假设两个向量和之间的夹角为.,向量的长度分别是和,对应的边长为向量减去向量的长度,也就是. 根据余弦

Pearson's r,称为皮尔逊相关系数(Pearson correlation coefficient),用来反映两个随机变量之间的线性相关程度. 用于总体(population)时记作ρ (rho)(population correlation coefficient): 给定两个随机变量X,Y,ρ的公式为:  其中:   是协方差 是X的标准差 是Y的标准差 用于样本(sample)时记作r(sample correlation coefficient): 给定两个随机变量x,y,r的公

源代码不记得是哪里获取的了,侵删.此处博客仅作为自己笔记学习. def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i

from math import sqrt def multipl(a,b): sumofab=0.0 for i in range(len(a)): temp=a[i]*b[i] sumofab+=temp return sumofab def corrcoef(x,y): n=len(x) #求和 sum1=sum(x) sum2=sum(y) #求乘积之和 sumofxy=multipl(x,y) #求平方和 sumofx2 = sum([pow(i,2) for i in x]) sum

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.s

夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度. 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异,机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异. (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B(x2,y2)的夹角余弦公式: (2) 两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n)的夹角余弦        类似的,对于两个n维样本点a(x11,x12,-,x1n)和b(x21,x22,-,x2n),可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度. 即:       

在推荐系统中,协同过滤算法是应用较多的,具体又主要划分为基于用户和基于物品的协同过滤算法,核心点就是基于"一个人"或"一件物品",根据这个人或物品所具有的属性,比如对于人就是性别.年龄.工作.收入.喜好等,找出与这个人或物品相似的人或物,当然实际处理中参考的因子会复杂的多. 本篇文章不介绍相关数学概念,主要给出常用的相似度算法代码实现,并且同一算法有多种实现方式. 欧几里得距离 def euclidean2(v1: Vector, v2: Vector): Doub

因为最近需要观察txt保存的一堆数据,则需要使用这些数据画图.强大的matlab分分钟解决了. 实例数据:data.txt 步骤: ①打开matlab -> HOME(主页) -> Import Data(导入数据)   ②选择data.txt文件 ③选择Numeric Matrix(数值矩阵) -> Import Selection -> Generate Script(生成脚本) ④Create output variable 后添加画图函数即可并运行 作者:Devil-wei

1. matlab网页版 http://octave-online.net/ http://www.compileonline.com/execute_matlab_online.php   2. 函数图像绘制工具 https://zh.numberempire.com/graphingcalculator.php  

相关系数的值介于–1与+1之间,即–1≤r≤+1.其性质如下:当r>0时,表示两变量正相关,r<0时,两变量为负相关.当|r|=1时,表示两变量为完全线性相关,即为函数关系.当r=0时,表示两变量间无线性相关关系.当0<|r|<1时,表示两变量存在一定程度的线性相关.​且|r|越接近1,两变量间线性关系越密切:​|r|越接近于0,表示两变量的线性相关越弱.一般可按三级划分:|r|<0.4为低度线性相关:​0.4≤|r|<0.7为显著性相关:0.7≤|r|<1为高度

ezplot适用条件 "ezplot"命令可以用于显函数.隐函数和参数方程作图. 不同函数的使用格式 显函数y=f(x),ezplot函数的调用格式为ezplot(f, [xmin xmax]); 例:ezplot('sin(10*pi*x)/x',[1 2]);%画出函数曲线 隐函数f(x,y)=0,ezplot函数的调用格式为ezplot(f, [xmin xmax] , [ymin ymax]); 例:ezplot('x^2*sin(x+y^2)+y^2*exp(x)+6*cos

由两点坐标如何画出直线  方法1:利用直线方程 斜率加截距 方法2:数据拟合 %由两点坐标得数据拟合直线与画线 x = [,]; y = [,]; k = ((-)/(-));% 由两点坐标得到直线斜率 line = k*x+0.5;% 直线方程 xy = :;% 定义画线的 x 长度 line1 = k*xy+0.5; figure(),plot(xy,line1); % % x1=[,]; x2=[,]; X=[x1(),x2()];% 两点坐标的x值 Y=[x1(),x2()];% 两点坐

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每一个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每一个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的用法,在此基础

今天我发现一个非常奇怪的事情,如果你喜欢一样东西或者说是要干一件事,并不一定要把它所在领域的所有都做好, 只要做好你喜欢的就可以了,正如现在的我,突然想学习MATLAB(想画图)那么你只要把一些基础的内容学完,然后直接去学习画图的那一节内容就好了,并不需要学习过多的内容,因为有些知识并没有连贯.(当然这只是我个人的见解). 这是我在学习matlab过程中关于画图的见解,希望能够帮助到未来的学弟学妹们! 永远爱你们的 ----新宝宝 plot 二维线图全页折叠 语法 plot(X,Y) plot(

转自:http://blog.csdn.net/wsywl/article/details/5859751 Spearman Rank(斯皮尔曼等级)相关系数 1.简介 在统计学中,斯皮尔曼等级相关系数以Charles Spearman命名,并经常用希腊字母ρ(rho)表示其值.斯皮尔曼等级相关系数用来估计两个变量X.Y之间的相关性,其中变量间的相关性可以使用单调函数来描述.如果两个变量取值的两个集合中均不存在相同的两个元素,那么,当其中一个变量可以表示为另一个变量的很好的单调函数时(即两个变量

最近收到一项新任务,要求两个矩阵的相关系数,说白了就是转换成向量两两计算.本来这个工作我是想自己写个小程序搞定的,但是大家纷纷反映matlab自带了此项功能,本着活到老学到老的心态,我开始查找这个函数,目测貌似有两个函数可以直接调用,首先我们先来介绍下我们这里的相关系数. 皮尔逊积矩相关系数(Pearson product-moment correlation coefficient) 通常用γ或ρ表示,是用来度量两个变量之间的相互关系(线性相关)的,取值范围在[-1,+1]之间. 下面再说下可

Pearson相关系数 考察两个事物(在数据里我们称之为变量)之间的相关程度,简单来说就是衡量两个数据集合是否在一条线上面.其计算公式为: 或或 N表示变量取值的个数. 相关系数r的值介于–1与+1之间,即–1≤r≤+1.其性质如下: 当r>0时,表示两变量(当X的值增大(减小),Y值增大(减小))正相关,r<0时,两变量为负相关(当X的值增大(减小),Y值减小(增大)). 当|r|=1时,表示两变量为完全线性相关,即为函数关系. 当r=0时,表示两变量间无线性相关关系. 当0<|r|&

Matlab画图 强大的画图功能是Matlab的特点之中的一个,Matlab提供了一系列的画图函数,用户不须要过多的考虑画图的细节,仅仅须要给出一些基本參数就能得到所需图形,这类函数称为高层画图函数.此外,Matlab还提供了直接对图形句柄进行操作的低层画图操作.这类操作将图形的每个图形元素(如坐标轴.曲线.文字等)看做一个独立的对象,系统给每个对象分配一个句柄,能够通过句柄对该图形元素进行操作,而不影响其它部分. 本章介绍绘制二维和三维图形的高层画图函数以及其它图形控制函数的使用方法,在此基础

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