【JAVA实现】基于皮尔逊相关系数的相似度计算

最新推荐文章于 2025-05-21 16:55:00 发布
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分类专栏： 机器学习 java 文章标签： 机器学习 java 威尔逊相似度计算
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/C_son/article/details/43876479
本文介绍了如何使用Java实现皮尔逊相关系数来计算相似度，详细解析了皮尔逊数学公式，并提供了相应的代码实现。通过计算直线斜率来评估两个变量的相似度，值在[-1,1]之间，斜率越大，相似度越高。数据测试集来源于《集体智慧编程》一书。" 106638531,8365586,C++编程：继承Point类实现矩形和圆形,"['C++', '面向对象', '派生类', '继承', '类']

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

       最近在看《集体智慧编程》，相比其他机器学习的书籍，这本书有许多案例，更贴近实际，而且也很适合我们这种准备学习machine learning的小白。

       这本书我觉得不足之处在于，里面没有对算法的公式作讲解，而是直接用代码去实现，所以给想具体了解该算法带来了不便，所以想写几篇文章来做具体的说明。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。


       其中，E是数学期望，cov表示

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【JAVA实现】基于皮尔逊相关系数的相似度
用时间去蜕变
01-17 5849
以下解释摘自于网上， 简单易懂特地摘抄过来 原链接 皮尔逊相关系数理解有两个角度 1. 按照高中数学水平来理解, 它很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理)标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方. 所以, 根据这个最朴素的
皮尔逊相关系数JAVA实现
zbozbozbo的博客
08-25 5463
经常需要计算皮尔森相关系数，在网上借鉴了算法和程序，不够理想，改进后，共享在这里，方便需要计算相关系数的使用。 import java.util.List; /**  * 计算两个样本数据之间的皮尔逊相关系数  */ public class PearsonCorrelation { public static void main(String[] args) { tes
相似度计算公式（皮尔森pearson和余弦）的Java实现
11-20
使用Java 语言，实现了皮尔森和余弦相似度公式，供大家参考。
JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解
08-28
主要介绍了JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解，具有一定参考价值，需要的朋友可以了解下。
常见字符串相似度算法详解
最新发布
xiaoyu❅的博客
05-21 481
Levenshtein 距离表示将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数（插入、删除、替换）。余弦相似度通过向量化计算两个字符串的夹角余弦值，适合比较文本的语义相似度。Jaccard 相似度通过计算两个集合的交集与并集的比值来判断相似度。根据需求选择合适的算法，或组合多种算法提高准确性。：适合集合比较（如分词后的关键词匹配）。：适合短文本或需要精准编辑距离的场景。：适合长文本或需要语义分析的场景。
皮尔逊相关系数的java实现
weixin_30426879的博客
08-06 342
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：...
皮尔逊相关系数（带实例）
06-08
通过这个例子，我们可以看到如何用Python实现皮尔逊相关系数的计算，这对于推荐系统、数据分析等领域非常有用，可以评估用户之间的相似性，或者找出变量间的关联性。同时，了解皮尔逊相关系数的计算原理和应用，能够...
皮尔逊-III相关\皮尔逊相关系数的java实现.docx
08-31
皮尔逊-III相关\皮尔逊相关系数的java实现.docx
大数据JAVA实现 基于皮尔逊相关系数的相似度
panjiao119的博客
11-04 1899
皮尔逊相关系数理解有两个角度  1. 按照高中数学水平来理解, 它很简单, 可以看做将两组数据首先做Z分数处理之后, 然后两组数据的乘积和除以样本数Z分数一般代表正态分布中, 数据偏离中心点的距离.等于变量减掉平均数再除以标准差.(就是高考的标准分类似的处理)标准差则等于变量减掉平均数的平方和,再除以样本数,最后再开方.  所以, 根据这个最朴素的理解,我们可以将公式依次精简为: 
用java实现皮尔逊相关系数计算
weixin_43861785的博客
10-21 3013
用java实现皮尔逊（Pearson）相关系数计算 最近公司需要把matlab计算公式放在java上实现，本片将验证过可用的代码整理分享给各位。 package success; import java.util.List; /** * 皮尔逊相关系数 */ public class PearsonDemo { public static void main(String[] args) { test(); } private static void test
利用java批量求相关系数（pearson相关系数）（一）
Essence
06-24 3849
临近期末复习统计学，没复习完感觉自己十分憋屈，总想干点别的什么，敲个代码玩玩吧。pearson相关系数的计算参考：https://blog.youkuaiyun.com/Anglebeat/article/details/40299273（这个参考地址的代码有一点错误）我在这里指出具体错误，他的temp重复计算了。前面代码我是直接抄的上面那个博客的，稍微做了一下他的错误的修改，所以作者和姓名我都懒得改了（尊重...
简单相关系数计算器
04-14
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，同样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；着重研究线性的单相关系数。 在统计学中，皮尔逊积矩相关系数（英语：Pearson product-moment correlation coefficient，又称作 PPMCC或PCCs[1], 文章中常用r或Pearson's r表示）用于度量两个变量X和Y之间的相关（线性相关），其值介于-1与1之间。在自然科学领域中，该系数广泛用于度量两个变量之间的相关程度。它是由卡尔·皮尔逊从弗朗西斯·高尔顿在19世纪80年代提出的一个相似却又稍有不同的想法演变而来的。[2][3]这个相关系数也称作“皮尔森相关系数r”。 用java实现的计算器
java 计算字符串相似度
10-13
java 计算字符串相似度
JAVA实现用户协同算法计算用户喜爱相似度
Swallow的博客
05-23 2858
原创文章，转载请注明出处 基于用户的协同过滤算法是指通过分析用户对商品的行为，计算出兴趣相似的用户，并向被推荐用户推荐其兴趣相同的用户感兴趣的商品。 土话说大概就是，我跟你看的东西，基本上一样，那就可以判定我们有相似的喜好，那么我浏览的其他的东西，就可以推荐给你 我记录用户的浏览行为，并将用户对于每个商品的浏览行为的评分赋值为1.0。浏览1次为1分，多次浏览分值能够累加，通过皮尔逊公式计算用户喜爱...
Java实现皮尔逊相关系数(Pearson)及T检验
miaoyibo12的博客
09-24 3746
皮尔逊相关系数的T检验。
利用协同过滤算法的皮尔逊系数：计算歌曲相似度
zy825316的专栏
02-05 4646
想要什么 数据已经足够多了，我现在想法就是单独维护一张歌曲相似度的表，每首歌曲有10首相似度歌曲，并且有相似度的程度，介于0到1之间。 首先来明确我有什么，我有3张表。 user表：用户1.4万左右music表：10万首歌曲记录（只针对中文歌曲）favorites表：888153条，收藏记录。表内也就是一个用户ID和一个歌曲ID 难道我会计算这10万首歌曲的相似度？没有必要吧？
L2-005 集合相似度 (25分)
qq_45798109的博客
02-11 1840
给定两个整数集合，它们的相似度定义为：N​c​​ /N​t​​ ×100%。其中N​c​​ 是两个集合都有的不相等整数的个数，N​t​​ 是两个集合一共有的不相等整数的个数。你的任务就是计算任意一对给定集合的相似度。 输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤50），是集合的个数。随后N行，每行对应一个集合。每个集合首先给出一个正整数M（≤10​^4​​ ），是集合中元素的个数；然后跟M个[0,1...
Java实现哈希（相似度）算法，用于试题相似度，字符串相似度等场景
一火的专栏
01-13 1931
一、哈希（相似度）算法原理 借鉴hashmap算法找出可以hash的key值，因为我们使用的simhash是局部敏感哈希，这个算法的特点是只要相似的字符串只有个别的位数是有差别变化。那这样我们可以推断两个相似的文本，至少有16位的simhash是一样的。具体选择16位、8位、4位，大家根据自己的数据测试选择。 1、分词，把需要判断文本分词形成这个文章的特征单词。 2、hash，通过hash...
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