不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

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

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:       

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

汇总统计[Summary statistics]: Summary statistics提供了基于列的统计信息,包括6个统计量:均值.方差.非零统计量个数.总数.最小值.最大值. import org.apache.spark.api.java.JavaRDD; import org.apache.spark.api.java.JavaSparkContext; import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector; import org.apache.spar

MLlib    数据挖掘与机器学习        数据挖掘体系 数据挖掘:也就是data mining,是一个很宽泛的概念,也是一个新兴学科,旨在如何从海量数据中挖掘出有用的信息来.        数据挖掘这个工作BI(商业智能)可以做,统计分析可以做,大数据技术可以做,市场运营也可以做,或者用excel分析数据,发现了一些有用的信息,然后这些信息可以指导你的business,这也属于数据挖掘.        机器学习:machine learning,是计算机科学和统计学的交叉学科,基本目标

原创文章,转载请注明: 转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/4024733.html 在spark mllib 1.1版本中增加stat包,里面包含了一些统计相关的函数,本文主要分析其中的相关系数计算的原理与实现: 一.基本原理 在stat包中实现了皮尔逊(Pearson)与斯皮尔曼(Spearman)两类相关系数的计算 (1)Pearson:   (x,y)协方差/[(x标准方差)*(y标准方差)]

给定一个数据集,数据分析师一般会先观察一下数据集的基本情况,称之为汇总统计或者概要性统计.一般的概要性统计用于概括一系列观测值,包括位置或集中趋势(比如算术平均值.中位数.众数和四分位均值),展型(比如四分位间距.绝对偏差和绝对距离偏差.各阶矩等),统计离差,分布的形状,依赖性等.除此之外,spark.mllib库也提供了一些其他的基本的统计分析工具,包括相关性.分层抽样.假设检验,随机数生成等.在本章,我们将从以下几个方面进行介绍: 概括统计数据 Summary Statistics 相关性

一.欧几里得距离就是向量的距离公式 二.皮尔逊相关系数反应的就是线性相关 游戏http://guessthecorrelation.com/ 的秘诀也就是判断一组点的拟合线的斜率y/x ------------------------2016-7-12 23:54:28-- source:如何理解Pearson Correlation Coefficient

****************************************************** 如有谬误,请联系指正.转载请注明出处. 联系方式: e-mail: heyi9069@gmail.com QQ: 3309198330 ****************************************************** 统计相关系数简介 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)

统计相关系数简介 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),Y值减小(增大),两个变量为负相关,相关系数在-1.00与0.00之间. 相关系数的绝对值

# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Mon Dec 2 14:49:59 2018 @author: zhen """ import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np import pandas as pd from datetime import datetime def normal(a): #最大值最小值归一化 return (a - np.mi

一.基本原理 在stat包中实现了皮尔逊(Pearson)与 斯皮尔曼(Spearman)两类相关系数的计算 (1)Pearson:   (x,y)协方差/[(x标准方差)*(y标准方差)] 详情可以参考: http://zh.wikipedia.org/wiki/%E7%9A%AE%E5%B0%94%E9%80%8A%E7%A7%AF%E7%9F%A9%E7%9B%B8%E5%85%B3%E7%B3%BB%E6%95%B0 协方差: 方差: 标准方差: 协方差与方差关系: 协方差矩阵: 因此,

1.  概括统计 summary statistics MLlib支持RDD[Vector]列式的概括统计,它通过调用 Statistics 的 colStats方法实现. colStats返回一个 MultivariateStatisticalSummary 对象,这个对象包含列式的最大值.最小值.均值.方差等等. import org.apache.spark.mllib.linalg.Vector import org.apache.spark.mllib.stat.{Multivaria

因为协同过滤内容比较多,就新开一篇文章啦~~ 聚类和线性回归的实战,可以看:http://www.cnblogs.com/charlesblc/p/6159187.html 协同过滤实战,仍然参考:http://www.cnblogs.com/shishanyuan/p/4747778.html 其中有一些基础和算法类的,会有其他一些文章来做参考. 1.3 协同过滤实例 1.3.1 算法说明 协同过滤(Collaborative Filtering,简称CF,WIKI上的定义是:简单来说是利用某

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之间的关系.在有相同喜好的用户间进行商品推荐.简单的说就是如果A,B两个用户都购买了x.y.z三本图书,并且给出了5星的好评.那么A和B就属于同一类用户.可以将A看过的图书w也推荐给用户B.   基于用户协同过滤算法的原理图 所以,协同过滤算法主要分为两个步骤: 1.寻找相似的用户集合: 2.寻找集