皮尔森相关系数

皮尔森相关系数

【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。
CbdFocus·2015-04-13 15:30

MATLAB相关系数计算

  MATLAB中计算相关系数的函数及其语法:R=corrcoef(X) R=corrcoef(x,y) [R,P]=corrcoef(...)
Q1302182594·2015-04-08 21:00

简单线性回归分析【笔记】

简单线性回归分析目录简单线性回归分析目录摘要引言算法名称归类MetaphorStrategyProcedure1参数估计2模型检验21回归系数的显著性检验t检验F检验相关系数22拟合度度量23残差分析残差的相关性质和概念实模型的有效性分析异常值检验有影响的观测值
zhzhji440·2015-03-19 00:00

【原创】开源Math.NET基础数学类库使用(11)C#计算相关系数

        本博客所有文章分类的总目录：【总目录】本博客博文总目录-实时更新 开源Math.NET基础数学类库使用总目录：【目录】开源Math.NET基础数学类库使用总目录前言数据集的基本统计计算是应用数学，以及统计应用中最常用的功能。如计算数据集的均值，方差，标准差，最大值，最小值，熵等等。Math.NET中的MathNet.Numerics.Statistics命名空间就包括了大量的这些统
DotNet开源大本营·2015-03-12 08:00

ENVI中求两幅影像的相关系数

    第一步：要求相关系数，必须先将两个或者波段合成（LayerStacking），然后在工具箱中打开ComputeStatistics，选择合成后的数据，再选择参与的波段数，如下图所示：    第二步
lucky51222·2015-03-08 14:00

期望，方差，协方差，标准差，协方差矩阵

一些公式会用到的函数期望：mean方差:var协方差：cov标准差：std相关系数：暂时没找到具体的各个函数用法见链接补充的说明：协方差矩阵计算的是不同维度之间的协方差，而不是不同样本之间的。
1oscar·2015-03-06 14:42

数据挖掘--相关系数计算

importjava.io.BufferedReader;importjava.io.FileReader;importjava.io.IOException;importjava.util.ArrayList;importjava.util.List;publicclassR_compute{Listdata_x=newArrayList();Listdata_y=newArrayList();
pat_datamine·2015-03-04 18:37

利用matlab计算Pearson和Spearman相关系数

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。
nonmarking·2015-02-28 14:00

统计技术

mysqlcookbook00013统计技术本章讨论的主题数据描述技术，比如计算描述统计、产生频率分布、计数缺失值、以及最方回归、相关系数随机方法，不如如何产生随机数并且利用他们随机化一个行集合或者从行中随机的选择独立的条目等级分配
1enny·2015-02-21 16:00

【JAVA实现】基于欧几里得度量的相似度计算

前文讲了基于皮尔逊相关系数的相似度计算方法，这次介绍一个更加简单的相似度计算算法——欧几里得度量。
C_son·2015-02-20 16:40

【JAVA实现】基于皮尔逊相关系数的相似度计算

以下是第一篇，对皮尔逊相关系数作讲解，并采用了自己比较熟悉的java语言做实现。皮尔逊数学公式如下，来自维基百科
C_son·2015-02-18 12:00

主成分分析 PCA算法

   夹角余弦是用原始数据定义的.如果改用与样本平均值的比较值,就是所谓的相似系数rkl(有的文献中也称为相关系数).    
wenyusuran·2015-02-02 12:00

图像相似度计算之直方图方法OpenCV实现

使用相似度公式，如相关系数、卡方、相交或巴氏距离，计算出相似度值。stringst
fengbingchun·2014-12-28 19:00

典型相关分析(Canonical Correlation Analysis, CCA)

我们知道，在一元统计分析中，用相关系数来衡量两个随机变量的线性相关关系，用复相关系数研究一个随机变量与多个随机变量的线性相关关系。然而，这些方法均无法用于研究两组变量之间的相关关系，于是提出了CCA。
liu_guanzhang·2014-12-16 16:00

线性回归和局部加权线性回归

这里对估计的好坏采用了相关系数进行度量。数据说
淮安老丁·2014-12-06 09:15

相关分析

%时间序列%自相关分析(auto-correlation)X;%X为一列数据表[m,n]=xcorr(X);%m为得到的自相关系数%n为秩plot(n,m) %互相关分析%Cross-correlationfunctionX1
b5w2p0·2014-12-03 17:00

R与χ²分布（1） 概率密度函数

由卡方分布延伸出来皮尔森卡方检定常用于：(1)样本某性质的比例分布与总体理论分布的拟合优度；(2)同一总体的两个随机变量是否独立；(3)二或多个总体同一属性的
jobar·2014-11-24 21:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归
shenxiaoming77·2014-11-24 13:00

Rattle :基于R的数据挖掘工具(4b):探索数据

计算数值变量间的相关系数。 相关系数可以采用pearson,kendall,spearman三种方法。会输出相关系数矩阵。可以把结果可视化。 
dingji_ping·2014-11-20 21:00

机器学习问题方法总结

大类名称关键词有监督分类决策树信息增益分类回归树Gini指数，Χ2统计量，剪枝朴素贝叶斯非参数估计，贝叶斯估计线性判别分析Fishre判别，特征向量求解K最邻近相似度度量：欧氏距离、街区距离、编辑距离、向量夹角、Pearson相关系数逻辑斯谛回归
u013524655·2014-11-13 17:00

[置顶] LARS回归算法的几何意义

LEASTANGLEREGRESSION中提出LARS算法，其核心思想是提出一种新的solutionpath(求解路径)，即在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的
Solomon1558·2014-11-09 18:00

[置顶] LARS回归算法的几何意义

LEASTANGLEREGRESSION中提出LARS算法，其核心思想是提出一种新的solutionpath(求解路径)，即在已经入选的变量中，寻找一个新的路径，使得在这个路径上前进时，当前残差与已入选变量的相关系数都是相同的
Solomon1558·2014-11-09 18:00

基于用户的协同过滤和皮尔逊相关系数

推荐系统的经典算法就是协同过滤了，协同过滤算法有两种，一种是基于物品的，一种是基于用户的。从很多实验效果来看基于用户的协同过滤算法要好于基于物品的协同过滤算法。那么简单来说基于物品的协同过滤算法是说我会推荐给你和你喜欢物品相似的物品，而基于用户的协同过滤算法是说我把和你相似的用户喜欢的东西推荐给你。为什么叫协同过滤呢，因为我们是利用用户的群体行为来作这些相似操作的。计算物品的相似的时候我们比较不同
wenyusuran·2014-11-04 10:00

特征生成

特征准则区分性：不同类别模式在特征空间可分不变性：同一类别模式在特征空间的变化（变化、形变、噪声）选取区分性高、且允许一定不变性的特征特征生成的一些方法1时域、频域、视频联合相关系数、FFT、DCT、Wavelet
lanbing510·2014-10-30 21:00

R语言之并行计算(kendall相关系数篇)

相对于皮尔森相关系数,我们更喜欢使用spearman和kendall相关系数,因为作为非参数相关系数,稳定性更好.    
遥远的路程·2014-10-29 00:00

模板匹配与相关系数法

来自：最简单的目标跟踪方法--------模板匹配与相关系数法-可健康了-博客园前言模板匹配和相关系数法是目标跟踪的经典方法，它的优点有很多：简单准确，适用面广，抗噪性好，而且计算速度快。
u012564690·2014-10-28 17:00

随机变量的数学特征：均值、方差、协方差、相关系数

不把基本概念搞清楚，路越走越难，这里把一些基本概念列出来数学期望数学期望求的是随机变量的平均值，因此并不随着数据量的增大而增大。离散型随机变量：连续型随机变量二维离散型随机变量二维离连续随机变量同理，这里不再写出性质1、若C是常数，则EC=C；2、设X是一个随机变量，且Y=aX+b，EY=aEX+b3、若X，Y是两个随机变量，E(X+Y)=EX+EY(注意：这个条件没有要求X，Y独立)4、若X，Y
thinking空·2014-10-26 12:00

四分格相关系数的标准差及显著性检验

  http://www.john-uebersax.com/stat/tetra.htm 提到可用两种方法做四分格相关系数的显著性检验,这里用到的是第一种方法,也就是利用标准差的检验.     
遥远的路程·2014-10-24 00:00

Pearson product-moment correlation coefficient in java(java的简单相关系数算法)

一、什么是Pearsonproduct-momentcorrelationcoefficient（简单相关系数）？
anglebeat·2014-10-20 13:05

矩阵的特征值和特征向量的雅克比算法C/C++实现

在遥感领域也是经常用到，比如多光谱以及高光谱图像的主成分分析要求解波段间协方差矩阵或者相关系数矩阵的特征值和特征向量。
zhouxuguang236·2014-10-18 16:00

spark(1.1) mllib 源码分析(二)-相关系数

转载请注明：转载自http://www.cnblogs.com/tovin/p/4024733.html在sparkmllib1.1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
tovin·2014-10-14 16:00

皮尔森相似度计算举例(R语言)

整理了一下最近对协同过滤推荐算法中的皮尔森相似度计算，顺带学习了下R语言的简单使用，也复习了概率统计知识。
dc_726·2014-10-12 14:00

Pearson（皮尔逊）相关系数[ Pearson product-moment correlation coefficient; PPMCC或PCCs]

欧几里德距离欧几里得度量定义欧几里得空间中点x=(x1,...,xn)和y=(y1,...,yn)之间的距离为但是当评价结果中,评价者的评价相对于平均水平偏离很大的时候欧几里德距离不能很好的揭示出真实的相似度.还有一种评价方法就是使用皮尔逊相关系数
lj695242104·2014-10-08 09:00

协方差，相关系数及求解过程

一.协方差A.定义    协方差用于衡量两个变量的总体误差，方差是协方差的一种特殊情况，即当两个变量是相同的情况D(X)=Cov(X,Y)。    期望值分别为E(X),E(Y)的两个实数随机变量X与Y之间的协方差定义为:           Cov(X,Y)=E((X-E[X])(Y-E[Y]))=E(XY)-2E(X)E(Y)+E(X)E(Y)=E(XY)-E(X)E(Y)   (1)    
star_liux·2014-09-28 15:00

pearson相关系数计算

依赖 lib： <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-math3</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> 两个数组就计
小网客·2014-09-26 17:00

pearson相关系数计算

依赖 lib： <dependency> <groupId>org.apache.commons</groupId> <artifactId>commons-math3</artifactId> <version>3.1.1</version> </dependency> 两个数组就计
小网客·2014-09-26 17:00

[置顶] 基于用户最近邻模型的协同过滤算法的Python代码实现

传统度量两个变量之间关系的指标包括皮尔逊相关系数和信息论中的互信息。皮尔逊相关系数在度量具有线性相关关系的两个变量时具有较好的效果，但若两个变量之间的关系不是线性时，不能进行准确地度量。
qq_20599123·2014-09-12 11:00

R相关分析

相关分析：函数：cor()检测：cor.test();例如：li=iris[which(iris$Species=="setosa"),1:2]plot(li)求相关系数：cor(li[1],li[2]
accegrow·2014-09-03 22:06

Mahout 常用相似度度量（笔记）

Mahout基于推荐系统，分类，聚类算法等经常用到的相似度度量：PearsonCorrelationSimilarity 皮尔森距离EuclideanDistanceSimilarity 欧几里德距离CosineMeasureSimilarity
wfh45678·2014-08-13 16:03

数据挖掘笔记-特征选择-互信息

两个事件X和Y的互信息定义为：又可以表示成：其中H(X,Y)是联合熵（JointEntropy），其定义为：H(X|Y)是条件熵（conditionalentropy）；x,y互信息与多元对数似然比检验以及皮尔森
wulinshishen·2014-07-30 18:00

R语言中碰到的问题

1.当使用cor()求相关系数时，出现以下错误：当求相关系数时，出现如下错误时： >cor(pvnum_avgwinprice$V2,pvnum_avgwinprice$V3) 错误于cor(pvnum_avgwinprice
lming_08·2014-07-11 14:00

斯皮尔曼等级相关性-Spearman Rank Correlation

一、简介在机器学习中，当要预测不同的机器学习算法在同一个学习任务上的性能时，需要使用序相关系数对真实的性能排序与预测的性能排序进行比较，本文介绍了其中一种秩相关系数——斯皮尔曼等级相关性。
Turingkk·2014-07-06 18:11

卡尔皮尔森的拟合优度

Onthecriterionthatagivensystemofdeviationsfromtheprobableinthecaseofacorrelatedsystemofvariablesissuchthatitcanbereasonablysupposedtohavearisenfromrandomsampling》题目的意思是皮尔森要讨
rokia_xmu·2014-07-01 20:27

pearson相关系数

概述：pearson相关系数用于比较两组变量是否线性相关，比如{a1,a2,a3,a4}与{b1,b2,b3,b4}他们都是同增加或者同减少，那么他们就是相关的。
小网客·2014-06-26 15:00

pearson相关系数

概述：pearson相关系数用于比较两组变量是否线性相关，比如{a1,a2,a3,a4}与{b1,b2,b3,b4}他们都是同增加或者同减少，那么他们就是相关的。
小网客·2014-06-26 15:00

机器学习常用方法

阅读更多相似度分析：欧式距离（坐标距离）皮尔逊相关系数非监督聚合：K-均值聚合(随机选聚合数量值，就近聚合)分类聚合（两两聚合形成树）搜索引擎：爬虫（URL追踪，去环）分词（最小词串法，统计语言模型法-
yangyi·2014-06-11 23:00

机器学习常用方法

相似度分析： 欧式距离（坐标距离） 皮尔逊相关系数 非监督聚合： K-均值聚合(随机选聚合数量值，就近聚合) 分类聚合（两两聚合形成树） 搜索引擎： 爬虫（URL
yangyi·2014-06-11 23:00

简单易学的机器学习算法——协同过滤推荐算法(2)

常用的相似度的计算方法有：欧式距离法、皮尔逊相关系数法和夹角余弦相似度法
google19890102·2014-06-03 11:00

机器学习笔记——皮尔逊相关系数

皮尔逊相关系数——Pearsoncorrelationcoefficient，用于度量两个变量之间的相关性，其值介于-1与1之间，值越大则说明相关性越强。
wenyusuran·2014-05-28 16:00

协同过滤推荐算法

CollaborativeFilteringRecommendation向量之间的相似度度量向量之间的相似度方法很多了，你可以用距离（各种距离）的倒数，向量夹角，Pearson相关系数等。
欣儿·2014-05-16 17:00
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