关于Pearson相关性系数、Cosine相似度、欧式距离

最新推荐文章于 2024-10-23 17:05:06 发布
转载 最新推荐文章于 2024-10-23 17:05:06 发布 · 6.2k 阅读 · 13
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。

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。


SPSS相似性分析编程
Book_Sea的博客
09-11 507
相似性分析是一种在数据分析中常用的技术，它用于比较和评估不同变量之间的相似性或相关性。在SPSS中进行相似性分析可以帮助我们理解变量之间的关系，发现隐藏的模式和趋势。在本文中，我将为你介绍如何使用SPSS进行相似性分析，并提供相应的源代码示例。矩阵的对角线上的值表示每个变量与自身的相关性，而其他位置的值表示不同变量之间的相关性。你可以根据你的研究需求选择合适的方法来衡量变量之间的相似性。相似性分析是数据分析中重要的一环，它可以帮助我们发现变量之间的关联和隐藏的模式，为进一步的研究和决策提供支持。
三种向量相似度计量方法——欧式距离、余弦相似度、皮尔逊相关系数
m0_59704905的博客
08-07 1359
余弦相似度是一种衡量两个非零向量方向之间夹角余弦值的方法, 衡量的是两个向量之间的角度相似度，较大的值意味着更高的相似度。余弦相似度的取值范围[ -1,1 ]，其中 1 表示完全相同的方向，-1 表示完全相反的方向，0 表示两个向量正交。例如，两个用户对很多物品的评分都很接近，那么他们之间的欧氏距离就小，说明他们的兴趣相似。：在聚类问题中，将数据分成不同的组或簇。：需要对一个新的样本进行分类时，我们会计算新样本与所有训练样本之间的欧氏距离，然后选择距离最近的K个邻居，根据这些邻居的类别来决定新样本的类别。
Pearson correlation coefficient与Cosine Similarity的区别
ningyanggege的博客
03-06 1009
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 5112
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 3199
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 1693
   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
Spearman、Pearson、Euclidean、Cosine、Jaccard，用来衡量不同数据之间的相似性或差异性
最新发布
LiuRuiaby35646的博客
10-23 1869
排序关系-1到1。
【白话数据分析】距离度量的相似度计算
qq_41775769的博客
02-16 2335
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 .
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 2264
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。
机器学习中的相似性度量
hit_kongquan的专栏
03-25 8595
<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
各种距离和相似度名词详解
LHW4075的博客
10-02 3488
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 8415
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
余弦相似性和相关
PerfeyCui的博客
09-30 2168
person相关 首先的概念是相关性是衡量线性关系，而非“非线性”关系。如上图，二维平面点集合 第一行可以发现是围绕直线的(x,y)点，比如(1,1.1) 和（1.1,1）几乎为1，反之最右侧的是（-1,1.1） (-1.1,1)，在直观上，他们两队坐标是各自相关的，却是-1和1差距，在两个极端。但实际还是一回事儿，反应了两个变量x,y的"线性相关"程度。—同向增长，反向增长。 介于中间的0.8/0.4这些点则是弱线性相关，增长反向不总一致或反向。0处则是完全无规律。 第二行，发现相关方向和斜率无关（线
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
相似性度量方法：相关系数和相似系数
轩逸云的博客
03-31 1万+
皮尔逊相关系数-衡量相似度 大学课本概率轮与数理统计 定义：若(X,Y)是一个二维随机变量，则称E{[X-E(X)][Y-E(Y)]}为随机变量X与Y的协方差，记为Cov(X,Y)。即Cov(X,Y)=E{[X-E(X)][Y-E(Y)]} 性质：Cov(aX,bY)=abCov(X,Y),（a,b是常数） 相关系数 协方差可以在一定程度上反映X与Y相互间的联系，但它还受X与Y本身数值大小的影响，譬如说，令X与Y各自增大k倍，即X1=kX,Y1=kY，这时X1与Y1间的相互联系和X与Y间的相互联
SPSS距离分析
m0_64087341的博客
11-07 1631
相关分析：距离分析
相似度的几种常见计算方法
weixin_29393431的博客
07-15 3万+
相似度的计算现有的关于相似度计算的方法，基本上都是基于向量的，也即计算两个向量之间的距离，距离越近越相似。下面是几种常见的相似度计算方法。 1.杰卡德相似系数 Jaccard（杰卡德）相似性系数主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。 Jaccard（杰卡德）系数等于样本集交集的个数和样本集并集个数的比值。 Jaccard（杰卡德）距离是用两个集合中不同元素所占元素的比例来衡量两个集合（样本）的区分度。 Jaccard系数主要的应用的场景有： 1).过
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