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JAVA實(shí)現(xiàn)基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相似度詳解

 更新時(shí)間:2017年11月27日 14:42:15   作者:panjiao119  
這篇文章主要介紹了JAVA實(shí)現(xiàn)基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相似度詳解,具有一定參考價(jià)值,需要的朋友可以了解下。

最近在看集體智慧編程,相比其他機(jī)器學(xué)習(xí)的書(shū)籍,這本書(shū)有許多案例,更貼近實(shí)際,而且也很適合我們這種準(zhǔn)備學(xué)習(xí)machinelearning的小白。

這本書(shū)我覺(jué)得不足之處在于,里面沒(méi)有對(duì)算法的公式作講解,而是直接用代碼去實(shí)現(xiàn),所以給想具體了解該算法帶來(lái)了不便,所以想寫(xiě)幾篇文章來(lái)做具體的說(shuō)明。以下是第一篇,對(duì)皮爾遜相關(guān)系數(shù)作講解,并采用了自己比較熟悉的java語(yǔ)言做實(shí)現(xiàn)。

皮爾遜數(shù)學(xué)公式如下,來(lái)自維基百科。

其中,E是數(shù)學(xué)期望,cov表示協(xié)方差,\sigma_X和\sigma_Y是標(biāo)準(zhǔn)差。

化簡(jiǎn)后得:

皮爾遜相似度計(jì)算的算法還是很簡(jiǎn)單的,實(shí)現(xiàn)起來(lái)也不難。只要求變量X、Y、乘積XY,X的平方,Y的平方的和。我的代碼所使用的數(shù)據(jù)測(cè)試集來(lái)自集體智慧編程一書(shū)。代碼如下:

package pearsonCorrelationScore;
import java.util.ArrayList;
import java.util.HashMap;
import java.util.List;
import java.util.Map;
import java.util.Map.Entry;
/**
 * @author shenchao
 *
 *     皮爾遜相關(guān)度評(píng)價(jià)
 *
 *     以《集體智慧編程》一書(shū)用戶(hù)評(píng)價(jià)相似度數(shù)據(jù)集做測(cè)試
 */
public class PearsonCorrelationScore {
	private Map<String, Map<String, double>> dataset = null;
	public PearsonCorrelationScore() {
		initDataSet();
	}
	/**
* 初始化數(shù)據(jù)集
*/
	private void initDataSet() {
		dataset = new HashMap<String, Map<String, double>>();
		// 初始化Lisa Rose 數(shù)據(jù)集
		Map<String, double> roseMap = new HashMap<String, double>();
		roseMap.put("Lady in the water", 2.5);
		roseMap.put("Snakes on a Plane", 3.5);
		roseMap.put("Just My Luck", 3.0);
		roseMap.put("Superman Returns", 3.5);
		roseMap.put("You, Me and Dupree", 2.5);
		roseMap.put("The Night Listener", 3.0);
		dataset.put("Lisa Rose", roseMap);
		// 初始化Jack Matthews 數(shù)據(jù)集
		Map<String, double> jackMap = new HashMap<String, double>();
		jackMap.put("Lady in the water", 3.0);
		jackMap.put("Snakes on a Plane", 4.0);
		jackMap.put("Superman Returns", 5.0);
		jackMap.put("You, Me and Dupree", 3.5);
		jackMap.put("The Night Listener", 3.0);
		dataset.put("Jack Matthews", jackMap);
		// 初始化Jack Matthews 數(shù)據(jù)集
		Map<String, double> geneMap = new HashMap<String, double>();
		geneMap.put("Lady in the water", 3.0);
		geneMap.put("Snakes on a Plane", 3.5);
		geneMap.put("Just My Luck", 1.5);
		geneMap.put("Superman Returns", 5.0);
		geneMap.put("You, Me and Dupree", 3.5);
		geneMap.put("The Night Listener", 3.0);
		dataset.put("Gene Seymour", geneMap);
	}
	public Map<String, Map<String, double>> getDataSet() {
		return dataset;
	}
	/**
* @param person1
*      name
* @param person2
*      name
* @return 皮爾遜相關(guān)度值
*/
	public double sim_pearson(String person1, String person2) {
		// 找出雙方都評(píng)論過(guò)的電影,(皮爾遜算法要求)
		List<String> list = new ArrayList<String>();
		for (Entry<String, double> p1 : dataset.get(person1).entrySet()) {
			if (dataset.get(person2).containsKey(p1.getKey())) {
				list.add(p1.getKey());
			}
		}
		double sumX = 0.0;
		double sumY = 0.0;
		double sumX_Sq = 0.0;
		double sumY_Sq = 0.0;
		double sumXY = 0.0;
		int N = list.size();
		for (String name : list) {
			Map<String, double> p1Map = dataset.get(person1);
			Map<String, double> p2Map = dataset.get(person2);
			sumX += p1Map.get(name);
			sumY += p2Map.get(name);
			sumX_Sq += Math.pow(p1Map.get(name), 2);
			sumY_Sq += Math.pow(p2Map.get(name), 2);
			sumXY += p1Map.get(name) * p2Map.get(name);
		}
		double numerator = sumXY - sumX * sumY / N;
		double denominator = Math.sqrt((sumX_Sq - sumX * sumX / N)
		* (sumY_Sq - sumY * sumY / N));
		// 分母不能為0
		if (denominator == 0) {
			return 0;
		}
		return numerator / denominator;
	}
	public static void main(String[] args) {
		PearsonCorrelationScore pearsonCorrelationScore = new PearsonCorrelationScore();
		System.out.println(pearsonCorrelationScore.sim_pearson("Lisa Rose",
		"Jack Matthews"));
	}
}

將各個(gè)測(cè)試集的數(shù)據(jù)反映到二維坐標(biāo)面中,如下所示:

上述程序求得的值實(shí)際上就為該直線的斜率。其斜率的區(qū)間在[-1,1]之間,其絕對(duì)值的大小反映了兩者相似度大小,斜率越大,相似度越大,當(dāng)相似度為1時(shí),該直線為一條對(duì)角線。

總結(jié)

以上就是本文關(guān)于JAVA實(shí)現(xiàn)基于皮爾遜相關(guān)系數(shù)的相似度詳解的全部?jī)?nèi)容,希望對(duì)大家有所幫助。如有不足之處,歡迎留言指出。感謝朋友們對(duì)本站的支持!

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