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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