关于Pearson相关性系数、Cosine相似度、欧式距离

最新推荐文章于 2023-10-27 14:28:57 发布
最新推荐文章于 2023-10-27 14:28:57 发布
阅读量6k 收藏 13
点赞数 2
分类专栏： 机器学习 文章标签： 距离度量 pearson cosine 欧式距离
本文源自知乎的一个关于微调链接的讨论，详细介绍了链接的来源及使用条件，强调了版权归属与转载规范。

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

作者：微调
链接：https://www.zhihu.com/question/19734616/answer/349132554
来源：知乎
著作权归作者所有。商业转载请联系作者获得授权，非商业转载请注明出处。


皮尔逊相关系/余弦相似度应用之负荷序列相似度判断
猫敷雪
12-26 123
rcovXYσXσYrσX​σY​covXY​Xx1x2xnXx1​x2​...xn​和Yy1y2ynYy1​y2​...yn​是两条曲线上的数据点（或两个变量的样本值）。covXYcovXY是XXX和YYY的协方差。σX\sigma_XσX​和σY\sigma_YσY​分别是的标XXX和YYY的准差。
【白话数据分析】距离度量的相似度计算
qq_41775769的博客
02-16 2273
在数据分析和数据挖掘中，经常需要数值化样本个体间差异的大小，进而评价个体的相似度或者进行分类。比如统计分析中的相关性分析，数据挖掘中进行的KNN分类与K-means聚类，还有推荐系统算法中搜索引擎的物品推荐。 为了能由简及易的深刻阐述样本相似度的基本原理和应用，我们从一个基本的例子出发，并且结合程序计算，结合图像直观区分各个相似之间的差异。 由距离引出的相似度 欧几里得距离 曼哈顿距离 闵可夫斯基距离 余弦相似度 杰卡德相似度 皮尔逊相关系数 样本 特征1 特征2 特征3 特征4 .
Pearson correlation coefficient与Cosine Similarity的区别
ningyanggege的博客
03-06 919
Pearson correlation coefficient 与Cosine Similarity根本不是同一个维度
欧几里德距离、皮尔逊相关度、Tanimoto
昆兰.沃斯 的博客
07-10 5069
集体智慧编程正式开始了接触，第一课便是如何寻找想进用户（也就是两者的相似程度），正如大多数的推送服务一样，通过计算你和其他的用户的相似程度，给你推荐最佳匹配人认为很好的但是你还没有购买的东西。 这里重点讲了三个计算相似程度的评价方法：欧几里德距离、皮尔逊相关度、Tanimoto 测试数据如下：（就是嵌套字典，共7个人对使用过的商品的评价） critics={'Lisa Rose': {'L...
欧几里德距离&皮尔逊相关度系数
Coder Jiang
01-18 3179
我们对同样的一些电影，书，音乐进行评分，从这些评分中能看到我们彼此之间的相似度么？说到这里你可能会想到豆瓣，我们有没有方法来模仿豆瓣计算这种相似度呢？本文是《集体智慧编程》介绍相似度算法：欧几里德距离和皮尔逊相关度系数的一次演练。        本文将介绍．        距离是在传统统计学和数据挖掘中衡量接近程度的关键度量。我们如何衡量接近程度或距离呢？在详细介绍不同距离度量方式前，让我们先
多元统计分析——欧式距离和马氏距离
huangguohui_123的博客
05-19 1万+
在一元的情形中，定义两个点和之间的距离： 两者作差的绝对值，我们称为欧式距离。 经过标准化的作差绝对值，我们称为统计距离，或者标准化过后的距离。其中，代表样本的标准差。 在多元的情形中，假设我们有两个维向量和 如上面的定义，和相当于维空间中的两个点。我们也有两种方法定义两个点之间的距离。 一、欧式距离（Euclidean distance）/范数 欧式距离的计算公式如下： 直观的理解即为：每个分量之间的差异的平方和，再开根号。 缺陷： 1、没有考虑到不同变量（维度）变化的尺度不同。 例
距离有多远？欧几里德距离&皮尔逊相关度系数
坚强2002@优快云
02-17 1678
   我们对同样的一些电影，书，音乐进行评分，从这些评分中能看到我们彼此之间的相似度么？说到这里你可能会想到豆瓣，我们有没有方法来模仿豆瓣计算这种相似度呢？本文是《集体智慧编程》介绍相似度算法：欧几里德距离和皮尔逊相关度系数的一次演练。       本文将介绍．       距离是在传统统计学和数据挖掘中衡量接近程度的关键度量。我们如何衡量接近程度或距离呢？在详细介绍不同距离度量
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8508
<br /><br />在做分类时常常需要估算不同样本之间的相似性度量(Similarity Measurement)，这时通常采用的方法就是计算样本间的“距离”(Distance)。采用什么样的方法计算距离是很讲究，甚至关系到分类的正确与否。<br />　　本文的目的就是对常用的相似性度量作一个总结。<br /><br /><br />本文目录：<br />1. 欧氏距离<br />2. 曼哈顿距离<br />3. 切比雪夫距离<br />4. 闵可夫斯基距离<br />5. 标准化欧氏距离<br />6
相关性分析和相似度计算
DOGIMA的博客
05-29 6336
要计算两个对象的相似性，有很多种方法可以做相关性分析。 简单的举例几个机器学习中常用的样本相似性度量方法： 欧式距离（Euclidean Distance） 汉明距离（Hamming Distance） 曼哈顿距离（Manhattan Distance） 余弦相似度（Cosine） 修正余弦相似度（Adjusted Cosine） 皮尔逊相关系数（Pearson） 斯皮尔曼相关系数（Spearman） 1、 欧式距离（Euclidean Distance） 欧式距离全称是欧几里距离，是最易于理解的一种距离
python质量数据关联性分析_相关性检验之Pearson系数及python实现
weixin_30205153的博客
02-11 2231
相关性检验之Pearson系数及python实现一、Pearson相关系数皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是没有相关程度。Pearson系数的取值范围为[-1,1]，当值为负时，为负相关，当值为正时，为正相关，绝对值越大，则正/负相关的程度越大。若数据无重复值，且两个变量完全单调相关时，...
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。
相关性检验之Pearson系数及python实现
热门推荐
xzfreewind的博客
06-21 8万+
皮尔森相关系数是用来反应俩变量之间相似程度的统计量，在机器学习中可以用来计算特征与类别间的相似度，即可判断所提取到的特征和类别是正相关、负相关还是没有相关程度。
各种距离和相似度名词详解
LHW4075的博客
10-02 3393
导语：聚类通常按照对象间的相似性进行分组，因此如何描述对象间相似性是聚类的重要问题。   目录 背景： 常见的距离算法： 1.1欧氏距离（Euclidean Distance） 1.2马氏距离（Mahalanobis Distance） 1.3曼哈顿距离（Manhattan Distance） 1.4切比雪夫距离（Chebyshev Distance） 1.5明可夫斯基距离（...
皮尔逊相关性与余弦相似度
z754916067的博客
06-03 8331
皮尔逊相关性是什么 皮尔逊是一种相关性度量方法，主要依靠计算得出的皮尔逊相关系数度量。 皮尔逊相关系数输出范围为-1到+1，0代表无相关性，负值为负相关，正值为正相关。 几何上来讲，皮尔逊相关系数是余弦相似度在维度值缺失情况下的一种改进。 皮尔逊系数就是在使用cos计算两个向量（cos<a, b> = a • b / |a|•|b|）时进行中心化。 余弦相似度（余弦距离） 计算的是两个向量在空间中的夹角大小, 值域为[-1, 1]: 1代表夹角为0°, 完全重叠/完全相似; -1代表夹角为180
机器学习中的数学——距离定义（十七）：皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）
冯·诺依曼
01-02 1万+
在统计学中，皮尔逊相关系数（Pearson Correlation），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson Product-moment Correlation Coefficient，PPMCC\PCCs），是用于度量两个变量xxx和yyy之间的线性相关性，其值介于-1与1之间。前文提到的余弦相似度只与向量方向有关，但它会受到向量的平移影响，在夹角余弦公式中如果将xxx平移到x+1x+1x+1，余弦值就会改变。皮尔逊相关系数（Pearson Correlation）就不会受到这种情况的影响，有时候也皮尔
相似度计算方法
二十年蝉电子学习博客
10-27 964
余弦相似度（Cosine Similarity）是n维空间中两个n维向量之间角度的余弦。它等于两个向量的点积（向量积）除以两个向量长度（或大小）的乘积。
用户推荐算法 pearson（皮尔逊）相似度
qq_38858247的博客
11-14 6823
距离度量公式有：欧几里得距离，明可夫斯基距离，曼哈顿距离，切比雪夫距离，马氏距离等；相似度的度量公式有：余弦相似度，皮尔森相关系数，Jaccard相似系数。 补充：欧几里得距离度量会受特征不同单位刻度的影响，所以一般需要先进行标准化处理。 pearson 当两个变量的方差都不为零时，相关系数才有意义，相关系数的取值范围为[-1,1] 当相关系数为1时，成为完全正相关；当相关系数为-1...
相似度计算方法(一) 皮尔森相关系数
永青技术博客
04-06 1万+
皮尔森（pearson）相关系数 1.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...
协同过滤相似度计算方法--欧几里德相似度，皮尔逊相似度，余弦相似度
qq_42057046的博客
07-25 3060
一，欧几里德相似度（Euclidean Distance） 欧几里德距离 假设想，x，y是n维空间的两点，他们之间欧几里德的距离公式如下： d(x,y)=(xi−yi)2 d(x,y) = \sqrt{(x_i-y_i)^2} d(x,y)=(xi​−yi​)2​ 我们可以看出当n = 2时，欧几里德距离就是平面上两点之间的距离 欧几里德相似度计算公式如下： 11+d(x,y) {\frac {\...
对标准正态化的数据皮尔逊相关系数和余弦相似度
最新发布
01-21
### 皮尔逊相关系数与余弦相似度在标准化数据上的区别及联系 当处理经过标准化的数据时，皮尔逊相关系数和余弦相似度实际上会表现出非常接近的行为。这是因为两者衡量的是不同向量间角度的关系，在特定条件下它们的...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值