原文:相似性 similarity | Pearson | Spearman | p-value | 相關性 correlation | 距離 distance | distance measure

這幾個概念不能混淆,估計大部分人都沒有完全搞懂這幾個概念。 看下這個,非常有用:Interpret the key results for Correlation euclidean maximum manhattan canberra binary minkowski 初級 先演示一下相關性: a lt c , , , b lt c , , , c lt data.frame x a,y b p ...

2018-06-27 16:19 0 921 推薦指數:

查看詳情

相似性度量(Similarity Measurement)與“距離”(Distance)

在做分類時常常需要估算不同樣本之間的相似性度量(Similarity Measurement),這時通常采用的方法就是計算樣本間的“距離”(Distance)。采用什么樣的方法計算距離是很講究,甚至關系到分類的正確與否。   本文的目的就是對常用的相似性度量作一個總結。 本文目錄 ...

Wed Aug 17 04:34:00 CST 2016 3 9844
相關性分析方法(PearsonSpearman

  有時候我們根據需要要研究數據集中某些屬性和指定屬性的相關性,顯然我們可以使用一般的統計學方法解決這個問題,下面簡單介紹兩種相關性分析方法,不細說具體的方法的過程和原理,只是簡單的做個介紹,由於理解可能不是很深刻,望大家諒解。 1、Pearson相關系數   最常用的相關系數,又稱積差相關 ...

Fri Dec 12 05:18:00 CST 2014 0 41120
數據的相似性相關性區別

數據的相關性 相關性相關系數來度量,相關系數種類如下圖所示。相關系數絕對值越大表是相關性越大,相關系數取值在-1–1之間,0表示不相關。 數據的相似性 相似度用距離來度量,相似度度量指標種類如下圖所示。相似度通常是非負的,取值在0-1之間。距離越大,相似性 ...

Mon Mar 23 07:03:00 CST 2020 0 2618
相關性分析 -pearson spearman kendall相關系數

相關性分析 -pearson spearman kendall相關系數 先說獨立與相關的關系:對於兩個隨機變量,獨立一定不相關,不相關不一定獨立。有這么一種直觀的解釋(不一定非常准確):獨立代表兩個隨機變量之間沒有任何關系,而相關僅僅是指二者之間沒有線性關系,所以不難推出以上結論 ...

Fri Nov 02 00:17:00 CST 2012 0 21651
SSIM(structural similarity index),結構相似性

ssim算法原理 - 我們都不是神的孩子 - CSDN博客 http://blog.csdn.net/ecnu18918079120/article/details/60149864 一、結構相似性(structural similarity) 自然圖像 ...

Thu Oct 19 23:04:00 CST 2017 0 4954
 
粵ICP備18138465號   © 2018-2025 CODEPRJ.COM