【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 2022-09-24 16:50:14 发布
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#机器学习 #java #威尔逊相似度计算

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']

       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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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。
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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
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皮尔逊相关系数JAVA实现
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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
基于知网的语义相似度计算Java实现源码
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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
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panjiao119的博客
11-04 1957
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: 
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weixin_43861785的博客
10-21 3050
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
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04-14
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