1、调整兰德系数数学公式Rand index（兰德系数）：RI=a+bCnsamples2
R
I
=
a
+
b
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2024-06-03 15:23:59
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兰德指数(Rand index, RI)RI取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况越吻合:如果有了类别标签，那么聚类结果也可以像分类那样计算准确率和召回率。假设U是外部评价标准，即true_label， 而V是聚类结果，设定4个统计量符号解释更直白的解释决策正确与否TP / a在U中为同一类，且在V中也为同一类别的数据点对数将相似的样本归为同一个簇(同–同)正确的决策TN / d在U
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2023-12-18 22:44:39
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# Python Gini 系数实现科普文章
Gini 系数是衡量收入或财富分配不平等程度的一种常用指标。它的值范围从 0 到 1，其中 0 表示完全平等（每个人都有相同的收入），而 1 表示完全不平等（一个人拥有所有财富，其他人一无所有）。在经济学、社会学以及其他领域的研究中，Gini 系数被广泛应用。
本文将介绍如何在 Python 中实现 Gini 系数的计算，带有代码示例，同时帮助大家
原创
2024-10-13 06:22:24
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MFCC 特征提取概念MFCC特征是一种基于内耳频率分析的人类声音感知模型，MFCC 集提供了具有感知意义的，平滑的语音频谱随时间的估计。人类内耳结构工作原理：机械震动在耳蜗的入口产生驻波，引起基底膜以与输入声波频率相称的频率协调在此频率上的最大幅度震动。基底膜的运动机制：在细胞膜不同的地方有一组频率响应（基底膜排有30000多个内毛细胞）基底膜个被视为非均匀线性滤波器组滤波器组中的单个滤波器大体
在音频信号处理中，梅尔频率倒谱系数（MFCCs）广泛应用于语音识别和音乐信息检索等领域。实现梅尔系数的过程涉及几项关键步骤：预处理音频信号、计算梅尔频率与频谱之间的转换、应用离散余弦变换（DCT）、以及最终提取梅尔系数。本博文将详细记载如何在Python中实现梅尔系数，提供关键的技术原理、架构解析、源码分析、应用场景及案例分析。
```mermaid
flowchart TD
A[开始]
最小二乘与决定系数最小二乘：最小二乘法（Least Squares Method）是一种用于估计模型参数的数学优化技术。它在统计学和数学建模中得到了广泛的应用。具体来说，最小二乘法的目标是通过最小化实际观测值与模型预测值之间的平方误差和（残差的平方和）来找到最优的模型参数。这里的“最小二乘”指的是使得残差平方和达到最小的参数值组合。最小二乘法通常用于拟合线性模型，其中模型的形式可以是线性的或者可以
## 如何在Python中实现皮尔森系数
皮尔森系数(Pearson correlation coefficient)是一个广泛使用的统计量，用于衡量两个变量之间的线性相关性。在这篇文章中，我们将一起学习如何在Python中实现皮尔森系数的计算。以下是我们将要遵循的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 导入必要的库 |
| 2 | 准备数据 |
| 3 |
1、调整兰德指数（Adjusted Rand Index）兰德指数需要给定类别信息C，假设K是聚类结果，兰德指数表达式如下 a为在C中为同一类且在K中也为同一类别的数据点对数 b为在C中为同一类但在K中却隶属于不同类别的数据点对数 c为在C中不在同一类但在K中为同一类别的数据点对数 d为在C中不在同一类且在K中也不属于同一类别的数据点对数 RI的取值范围为[0,1]，值越大意味着聚类结果与真实情况
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2023-12-27 10:36:14
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# 使用 Python 实现基尼系数的指导
基尼系数是用来衡量收入分配不平等程度的指标。在这篇文章中，我们将通过几个简单的步骤，教你如何用 Python 来实现基尼系数的计算。我们将系统性地展示整个过程，方便你理解并在自己的项目中应用。
## 流程概述
在实现基尼系数前，我们需要遵循以下步骤：
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[准备数据]
原创
2024-09-21 05:21:14
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在这篇博文中，我将详细记录“Python实现克隆巴赫系数”的过程，包括背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、案例分析和扩展讨论。通过这个系统性的分析，读者可以全面理解克隆巴赫系数的计算及其实现。
克隆巴赫系数被广泛应用于心理测量和问卷调查中，用于评估测试的内部一致性。随着数据科学和量化研究的迅速发展，如何有效地实现克隆巴赫系数计算成为了一个重要课题。以下是关于克隆巴赫系数的背景知识：
1.
没有标签的聚类问题，可以使用内部评价指标和外部评价指标进行模型评估内部评价指标可以通过聚类结果本身来评估聚类质量，不需要外部标签的支持，比如轮廓系数、Calinski-Harabasz指数、Davies-Bouldin指数等。外部评价指标需要使用聚类结果与外部标签进行比较，常用的有兰德指数（Rand index）、互信息（Mutual information）等。轮廓系数作为内部评价指标的例子：轮
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2024-08-24 10:11:06
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写在前面抽空学习了一下结构方程模型，主要运用的软件是SPSS+AMOS，感觉之后能用得上，现将整体思路结构梳理如下，方便日后查阅。问卷采取 Likert 五级量表，1-5依次代表“非常不同意”到“非常同意”。信度效度检验问卷设计好后必不可少的一环，将Excel数据整理如下，并导入SPSS中。 不同颜色代表问卷的不同子主题，将其导入SPSS中，分子主题进行信度效度检验。可以用打靶来说明信度和效度 信
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2023-12-20 15:55:47
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引言感知实验表明，人耳对于声音信号的感知聚焦于某一特定频率区域内，而非在整个频谱包络中。耳蜗的滤波作用是在对数频率尺度进行的，在1000Hz以下为线性，在1000Hz以上为对数，这就使得人耳对低频比高频更敏感。心理物理学研究表明，人类对语音信号频率内容的感知遵循一种主观上定义的非线性尺度，该非线性标度可被称为“Mel”标度。MFCC是将人耳的听觉感知特性和语音产生机制相结合，因此目前大多数语音识别
20世纪初意大利经济学家基尼，于1922年提出的定量测定收入分配差异程度的指标。它是根据洛伦茨曲线找出了判断分配平等程度的指标（如下图）。 设实际收入分配曲线和收入分配绝对平等曲线之间的面积为A，实际收入分配曲线右下方的面积为B。并以A除以A+B的商表示不平等程度。这个数值被称为基尼系数或称洛伦茨系数。如果A为零，基尼系数为零，表示收入分配完全平等；如果B为零则系数为1，收入分配绝对不平等。该系
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2023-12-18 11:37:40
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1.背景Dice 系数是常用的分割的评价标准之一 后面还会介绍其他的评价标准。 而且我发现大家的东西都是互相抄来抄去没有意思2.Dice系数原理及定义公式1 假设 X 是 Output【也就是我们输出结果】 维度为（3，3） Y 为lable【标签】 维度为（3，3）单一分类 首先我们需要明白Dice系数使用判断两个图片（这里我就指的是X Y）的相似度的，但是在我们的分割任务当中我们通常将0 代表
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2024-01-11 09:22:33
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一、轮廓系数含义：轮廓系数（Silhouette Coefficient），是聚类效果好坏的一种评价方式。 最佳值为1，最差值为-1。接近0的值表示重叠的群集。负值通常表示样本已分配给错误的聚类，因为不同的聚类更为相似二、计算步骤：1）对于簇中的每个向量，分别计算它们的轮廓系数。 对于其中的一个点 i
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2023-11-21 13:29:01
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在使用聚类方法的过程中，常常涉及到如何选择合适的聚类数目、如何判断聚类效果等问题，本篇文章我们就来介绍几个聚类模型的评价指标，并展示相关指标在python中的实现方法。概述 评价指标分为外部指标和内部指标两种，外部指标指评价过程中需要借助数据真实情况进行对比分析的指标，内部指标指不需要其他数据就可进行评估的指标。下表中列出了几个常用评价指标的相关情况： 22Python实现轮廓系数(Sil
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2023-07-27 19:17:28
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轮廓系数（Silhouette Coefficient）是聚类分析中用来评估聚类效果的一个重要指标，能够帮助我们理解数据的分布特征。在 Python 中，计算和分析轮廓系数提供了丰富的工具和函数，使得数据分析师和机器学习工程师能够更有效地评估其算法性能和数据划分结果。
### 协议背景
轮廓系数的计算是基于数据点间距离的一个度量，其值范围在 -1 到 1 之间。数值越高，代表数据点被正确地聚类，
一、用Microsoft Excel实现1.用excel打开下载的身高体重文件夹。2.添加数据分析的工具文件—更多—选项 点击加载项 选择转到 勾选分析工具库和分析工具库—VBA，后点击确定 点击查看右上角有一个数据分析，则添加成功3.用excel表完成线性回归点击数据—数据分析—回归，点击确定（1）20组测量数据：线性回归方程：y=4.128x-152.23
相关系数：R^2=0.3254（2）
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2023-10-10 15:24:02
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统计相关系数简介 由于使用的统计相关系数比较频繁，所以这里就利用几篇文章简单介绍一下这些系数。 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，
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2023-10-07 15:00:48
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