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),

基音周期提取2-基于线性相关系数的Matlab实现 基音周期提取结果 图1 基音提取结果 算法说明 线性相关系数 也称"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),取值范围在[-1,+1]之间. γ>0为正相关,γ<0为负相关,γ＝0表示不相关.γ的绝对值越大,相关程度越高. r=1时为完全正相关:如两者呈负相关则r为负值,而r=-1时为

1.Pearson皮尔森相关系数 皮尔森相关系数也叫皮尔森积差相关系数,用来反映两个变量之间相似程度的统计量.或者说用来表示两个向量的相似度. 皮尔森相关系数计算公式如下:

皮尔逊积矩线性相关系数(Pearson's r)用于计算两组数组之间是否有线性关联,举个例子: a = pd.Series([1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]) b = pd.Series([2,3,4,5,6,7,8,9,10,11]) 计算两组数据的线性相关性,就是,b是否随着a的增长而增长,或者随着a的增长而减小,或者两者不相关: 皮尔逊积矩线性相关系数的公式是: (标准化数据a * 标准化数据b).mean() def correlation(x, y): meanX = x.

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

补充一点,关于生成矩阵G和校验矩阵H的关系:生成矩阵G是4*7矩阵,分为两块,前4列组成的4*4矩阵为单位矩阵,后3列组成的4*3矩阵我称它监督矩阵,校验矩阵是3*7矩阵,前4列组成的3*4矩阵是监督矩阵的转置得到的,后面三列组成的3*3矩阵是单位矩阵. %设本组(7,4)线性分组码信息位和检验位的约束关系为: %c5=c1+c2+c3;c6=c2+c3+c4;c7=c1+c2+c4: %由约束关系可以写出生成矩阵G. clear all; G1=[1,0,0,0;0,1,0,0;0,0,1,0

输入成对比较矩阵,输出权重值和一致性检验结果. disp('请输入判断矩阵A(n阶)'); A=input('A='); [n,n]=size(A); x=ones(n,100); y=ones(n,100); m=zeros(1,100); m(1)=max(x(:,1)); y(:,1)=x(:,1); x(:,2)=A*y(:,1); m(2)=max(x(:,2)); y(:,2)=x(:,2)/m(2); p=0.0001;i=2;k=abs(m(2)-m(1)); while k>p

MATLAB数据分析工具箱 MATLAB工具箱主要含有的类别有: 数学类.统计与优化类.信号处理与通信类.控制系统设计与分析类.图像处理类.测试与测量类.计算金融类.计算生物类.并行计算类.数据库访问与报告类. MATLAB 代码生成类. MATLAB 应用发布类. 每个类别内含有一个或多个工具箱. 比如数学.统计与优化类别就包含有曲线拟合工具箱.优化工具箱.神经网络工具箱.统计工具箱等. MATLAB 应用发布类别主要包含MATLAB和其他语言的混合编译.编程,包括C.C#.Java等. MA

update:2018-04-07 今天发现ssim的计算里面有高斯模糊,为了快速计算,先对每个小块进行计算,然后计算所有块的平均值.可以参考源代码实现,而且代码实现有近似的在里面!matlab中中图像PSNR和SSIM的计算 “在实际应用中,可以利用滑动窗将图像分块,令分块总数为N,考虑到窗口形状对分块的影响,采用高斯加权计算每一窗口的均值.方差以及协方差,然后计算对应块的结构相似度SSIM,最后将平均值作为两图像的结构相似性度量,即平均结构相似性MSSIM” 两种常用的全参考图像质量评价指标

转载自:http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigtop, Crunch, Hue等. 从2011年开始

原博文出自于: http://blog.fens.me/mahout-recommend-engine/ 感谢! 从源代码剖析Mahout推荐引擎 Hadoop家族系列文章,主要介绍Hadoop家族产品,常用的项目包括Hadoop, Hive, Pig, HBase, Sqoop, Mahout, Zookeeper, Avro, Ambari, Chukwa,新增加的项目包括,YARN, Hcatalog, Oozie, Cassandra, Hama, Whirr, Flume, Bigto

第一部分: 学习Mahout必需要知道的资料查找技能: 学会查官方帮助文档: 解压用于安装文件(mahout-distribution-0.6.tar.gz),找到例如以下位置.我将该文件解压到win7的G盘mahout目录下,路径例如以下所看到的: G:\mahout\mahout-distribution-0.6\docs 学会查源码的凝视文档: 方案一:用maven创建一个mahout的开发环境(我用的是win7,eclipse作为集成开发环境,之后在Maven Dependencies中

Mahout推荐系统中有许多相似度实现,这些组件实现了计算不能User之间或Item之间的相似度.对于数据量以及数据类型不同的数据源,需要不同的相似度计算方法来提高推荐性能,在mahout提供了大量用于计算相似度的组件,这些组件分别实现了不同的相似度计算方. User 相似度: Item 相似度: 皮尔森相关度 类名:PearsonCorrelationSimilarity 原理:用来反映两个变量线性相关程度的统计量 范围:[-1,1],绝对值越大,说明相关性越强,负相关对于推荐的意义小. 说明

来自:http://blog.csdn.net/samxx8/article/details/7691868 相似距离(距离越小值越大) 优点 缺点 取值范围 PearsonCorrelation 类似于计算两个矩阵的协方差 不受用户评分偏高 或者偏低习惯影响的影响 1. 如果两个item相似个数小于2时 无法计算相似距离. [可以使用item相似个数门限来解决.] 没有考虑两个用户之间的交集大小[使用weight参数来解决] 2. 无法计算两个完全相同的items [-1, 1] Euclid

Disentangling by Factorising 我们定义和解决了从变量的独立因素生成的数据的解耦表征的无监督学习问题.我们提出了FactorVAE方法,通过鼓励表征的分布因素化且在维度上独立来解耦.我们展示了其通过在解耦和重构质量之间提供一个更好的权衡(trade-off)来实现优于β-VAE的效果.而且我们着重强调了通常使用的解耦度量方法的问题,并引入一种不受这些问题影响的新度量方法. 1. Introduction 学习能够揭示数据语义意思的可解释(interpretable)表示

****************************************************** 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

一.什么是Pearson product-moment correlation coefficient(简单相关系数)? 相关表和相关图可反映两个变量之间的相互关系及其相关方向,但无法确切地表明两个变量之间相关的程度. 于是,著名统计学家卡尔·皮尔逊设计了统计指标--相关系数(Correlation coefficient). 相关系数是用以反映变量之间相关关系密切程度的统计指标. 相关系数是按积差方法计算,相同以两变量与各自平均值的离差为基础,通过两个离差相乘来反映两变量之间相关程度:着重研究

Pearson(皮尔逊)相关系数:也叫pearson积差相关系数.衡量两个连续变量之间的线性相关程度. 当两个变量都是正态连续变量,而且两者之间呈线性关系时,表现这两个变量之间相关程度用积差相关系数,主要有Pearson简单相关系数. Pearson相关系数公式如下: Pearson(皮尔逊)相关系数是用协方差除以两个变量的标准差得到的,虽然协方差能反映两个随机变量的相关程度(协方差大于0的时候表示两者正相关,小于0的时候表示两者负相关),但是协方差值的大小并不能很好地度量两个随机变量的关联程度

目录 一.先定个小目标 二.层次分析法部分 2.1 思路总括 2.2 构造两两比较矩阵 2.3 权重计算方法 2.3.1 算术平均法求权重 2.3.2 几何平均法求权重 2.3.3 特征值法求权重 2.3.4 归一化处理过程 2.4 一致性检验 2.5 对一级指标求解 2.6 对二级指标求解 三.模糊综合评测法部分 3.1 整体思路阐述 3.2 模型的建立和求解 3.2.1 模型的建立 3.2.2 模型的举例求解 四.MATLAB代码 4.1 层次分析法-MATLAB代码 4.2 模糊综合评测法