层次聚类算法 Hierarchical Clustering Algorithms 基本工作原理给定要聚类的N的对象以及N*N的距离矩阵(或者是相似性矩阵), 层次式聚类方法的基本步骤(参看S.C. Johnson in 1967)如下:1. 将每个对象归为一类, 共得到N类, 每类仅包含一个对象. 
一：基本原理NCC是一种基于统计学计算两组样本数据相关性的算法，其取值范围为[-1, 1]之间，而对图像来说，每个像素点都可以看出是RGB数值，这样整幅图像就可以看成是一个样本数据的集合，如果它有一个子集与另外一个样本数据相互匹配则它的ncc值为1，表示相关性很高，如果是-1则表示完全不相关，基于这个原理，实现图像基于模板匹配识别算法。图像匹配指在已知目标基准图的子图集合中，寻找与实时图像最相似的
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2023-11-11 09:36:39
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## 如何用Python计算数据指标相关度并且画出相关图
在数据分析和机器学习中，了解数据指标之间的相关性是非常重要的。Python提供了强大的工具来计算数据指标之间的相关度，并且可以使用数据可视化库来展示相关性图。
### 计算数据指标相关度
在Python中，我们可以使用`pandas`库来加载数据，并使用`corr()`函数来计算数据指标之间的相关系数。相关系数范围在-1到1之间，接近
原创
2024-05-10 05:46:47
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# 计算两组数据的相关性
在数据分析和机器学习领域中，我们经常需要计算两组数据之间的相关性，以了解它们之间的关系。Python作为一种功能强大的编程语言，提供了丰富的工具和库来帮助我们实现这一目标。本文将介绍如何使用Python计算两组数据的相关性，并通过代码示例演示具体的操作步骤。
## 相关性的定义
在统计学中，相关性是指两个或多个变量之间的关系程度。常用的相关性计算方法包括Pearso
原创
2024-06-20 03:48:16
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之前笔者在做一个金融数据项目时，有朋友问我，衡量股票收益率有没有什么好的方法。这个问题让笔者也思索了好久，其实股票的收益率如果我们从本质来看不就是数据吗，无非就是收益率我们就想让其越高越好，也就是让这个数据增加得越多越好。而衡量数据我们经常用到的方法有均值、方差、偏度和峰度。均值和方差是我们见到和用到最多的方法，甚至在中学课本里都有提及，那么笔者今天就讲一下偏度和峰度这两个大家不太常用的方法，并结
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2023-09-12 08:22:32
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## Python 如何计算相似度
计算相似度是许多机器学习和数据分析任务中的重要步骤，尤其是在推荐系统、文本分析和图像处理等领域。相似度的计算有多种方法，每种方法适用于不同类型的数据。本文将探讨如何在 Python 中计算相似度，提供示例代码，并使用流程图和旅行图来表述我们的思路。
### 1. 相似度计算的基本概念
相似度是用来量化对象之间的相似程度的指标。相似度通常取值在 0 到 1
原创
2024-08-28 05:04:44
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参考文献：《Yao-Nan Wang, Liang-Hong Wu, Xiao-Fang Yuan: Multi-objective self-adaptive differential evolution with elitist archive and crowding entropy-based diversity measure》MOSADE要点：采用结合帕累托最优的自适应差分进化算法解决
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2024-08-02 18:27:35
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本篇内容翻译自Speech and Language Processing. Daniel Jurafsky & James H. Martin.链接：https://web.stanford.edu/~jurafsky/slp3/ 不愧是自然语言处理领域的圣经，读起来流畅自然，以后还是要多读经典。困惑度（Perplexity, PP）用来评估一个语言模型的好坏。 我们知道语言模型是用来计
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2023-12-13 06:28:31
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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时，成为完
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2023-12-03 07:21:38
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# 实现Python相关度图的步骤
## 1. 理解问题
在开始解决问题之前，我们首先需要理解“Python相关度图”的概念。Python相关度图是指根据给定的Python代码库，通过分析代码之间的依赖关系，生成一个图形化的表示。这个图可以帮助开发者更好地了解代码库的结构，识别潜在的问题和优化点。
## 2. 数据收集和处理
在生成相关度图之前，我们需要先收集代码库中所有的Python文件
原创
2023-12-26 08:46:39
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正文精确率(precision)或阳性预测值(Positive Predictive Value, PPV)：判断正确的结果占预测为positive的比例， P r e c i s i o n = T P T P + F P Precision= \frac{TP}{TP+FP} Precision=TP+FPTP灵敏度(Sensitivity)或称召回率(Recall)或真阳率(True Pos
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2024-10-14 17:15:27
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在数据科学与机器学习领域，Kullback-Leibler散度（KL散度）是一种重要的度量，用于衡量两个概率分布之间的差异。无论是在模型评估、信息论还是机器学习算法中，KL散度都经常被提及。本篇文章将详细介绍如何在Python中计算KL散度，包括实际问题的背景、错误现象解析及其解决方案。
> **问题背景**
>
> 在构建推荐系统或分类模型时，准确度量概率分布之间的差异对模型的提升是至关重要的
import pandas as pd
import numpy as np
import seaborn as sns
import matplotlib.pyplot as plt
plt.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 用来正常显示中文标签
plt.rcParams['axes.unicode_minus'] = False # 用来
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2024-09-15 19:42:37
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一、多shard场景下relevance
score不准确问题 1、问题描述： 多个shard下，如果每个shard包含指定搜索条件的document数量不均匀的情况下，会导致在某个shard上document数量少的时候，计算该指定搜索条件
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2024-02-28 14:28:25
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相关分析(correlationanalysis)，相关分析是研究现象之间是否存在某种依存关系，并对具体有依存关系的现象探讨其相关方向以及相关程度，是研究随机变量之间的相关关系的一种统计方法。数据分析师培训,相关关系是一种非确定性的关系，例如，以X和Y分别记一个人的身高和体重，或分别记每公顷施肥量与每公顷小麦产量，则X与Y显然有关系，而又没有确切到可由其中的一个去精确地决定另一个的程度，这就是相关
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2023-09-19 11:04:52
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所谓匹配就是在字符串里找另一个字串。简单匹配算法的时间复杂度为O(m*n)，而KMP匹配算法可以证明它的时间复杂度为O(m+n)。一、简单匹配算法int Index_BF ( char S [ ], char T [ ], int pos ) {
/* 若串 S 中从第pos(S 的下标0≤pos<StrLength(S))个字符
起存在和串 T 相同的子串，则称匹配成功，返回第一个这样
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2024-06-03 13:23:18
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# 数据挖掘相关度计算公式实现流程
## 引言
数据挖掘是从大量数据中提取有用信息的过程，相关度计算是数据挖掘中常用的技术之一。在本文中，我们将介绍数据挖掘相关度计算的基本概念和实现流程，并提供相应的代码示例和解释。
## 相关度计算流程
下表展示了数据挖掘相关度计算的基本流程：
步骤 | 操作
--- | ---
1 | 数据准备
2 | 数据预处理
3 | 计算相关度
4 | 相关度分
原创
2023-08-11 13:15:08
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Python三种方法计算皮尔逊相关系数（Pearson correlation coefficient）0 皮尔逊系数 1 python计算方法 1.1 根据公式手写 1.2 numpy的函数 1.3 scipy.stats中的函数 0 皮尔逊系数 在统计学中，皮尔逊相关系数( Pearson correlation coefficient），又称皮尔逊积矩相关系数（Pearson produc
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2023-06-25 17:12:03
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python实现队列（Queue）设定队列的队尾在列表的0位置，我们可以使用insert函数向队列的队尾插入新添加的元素，而pop则可以用来移除队首的元素（也就是列表的最后一个元素）也意味着enqueue的复杂度为O（n），而dequeue的复杂度是O（1）class Queue:
def __init__(self):
self.items = []
def i
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2024-07-22 23:04:24
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文章目录1. 皮尔逊相关系数2. 斯皮尔曼相关系数3. kendall 系数参考资料 1. 皮尔逊相关系数适用数据：用于横向两个连续性随机变量间的相关系数。 数据要求：实验数据之间的差距不能太大 好比：研究人跑步的速度与心脏跳动的相关性，若是人突发心脏病，心跳为0（或者过快与过慢），那这时候咱们会测到一个偏离正常值的心跳，若是咱们把这个值也放进去进行相关性分析，它的存在会大大干扰计算的结果的 [
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2024-08-22 08:34:45
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