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
29阅读
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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摘要：Python中，更确切地说是numpy、scipy、statsmodels这些库中都有计算相关的方法。但numpy和scipy中的correlate方法的定义和MATLAB中的不同，导致计算结果不太一样。看上去MATLAB和statsmodels里都是用的标准的统计中的定义——皮尔森相关系数，而numpy和scipy中使用的是非正式的信号处理中的定义，需要均值为0，且计算结果需要归一化，才会
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2023-09-04 13:10:49
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目录一、基本理论1. PSO算法2. VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介3.2 算法原理二、PSO_VMD_MCKD三、MATLAB代码参考文献 一、基本理论1. PSO算法有关PSO的介绍请阅读博文：PSO-LSSVM算法及其MATLAB代码2. VMD算法有关VMD的介绍请阅读博文：VMD算法3. MCKD算法3.1 算法简介最大相关峭度解卷积（Maximum Correlated
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2023-09-24 08:34:04
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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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## 最大相关峭度反卷积方法实现
在信号处理与图像处理中，“最大相关峭度反卷积”是一种常用的技术。本文将详细介绍如何用 Python 实现这一过程，且确保您能够理解每个步骤。
### 整体流程概览
在实现最大相关峭度反卷积之前，先来整理一下步骤，以便更清晰地理解。
| 步骤 | 描述 |
|-----------|-----
原创
2024-10-28 03:52:06
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摘要： 两篇文档是否相关往往不只决定于字面上的词语重复，还取决于文字背后的语义关联。对语义关联的挖掘，可以让我们的搜索更加智能化。本文着重介绍了一个语义挖掘的利器：主题模型。主题模型是对文字隐含主题进行建模的方法。它克服了传统信息检索中文档相似度计算方法的缺点，并且能够在海量互联网数据中自动寻找出文字间的语义主题。近些年来各大互联网公司都开始了这方面的探索和尝试。就让我们看一下究竟吧。关键词：主
一.概述反卷积又称转秩卷积(Transposed Convolution)，上采样(Upsampled )。其作用举例如下：1.当我们用神经网络生成图片的时候，经常需要将一些低分辨率的图片转换为高分辨率的图片。  
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2024-08-02 14:55:55
80阅读
反卷积（Deconvolution）的概念第一次出现是Zeiler在2010年发表的论文Deconvolutional networks中，但是并没有指定反卷积这个名字，反卷积这个术语正式的使用是在其之后的工作中(Adaptive deconvolutional networks for mid and high level feature learning)。随着反卷积在神经网络可视
# 探索 PySpark 中的 DataFrame 相关度分析
随着大数据技术的快速发展，PySpark作为Apache Spark的Python API，已经成为数据分析和处理的热门选择。PySpark能够处理大规模的数据集，并且提供了强大的数据结构和操作功能。本文将带您了解PySpark中的DataFrame相关度分析，重点介绍如何计算相关性以及其应用场景。
## PySpark 简介
原创
2024-10-23 03:49:35
52阅读
# Java 文字相关度实现指南
在这篇文章中，我们将详细讨论如何在Java中实现文本相关度的计算。文字相关度是通过某种算法计算两个文本之间的相似性，在自然语言处理（NLP）中的应用非常广泛。这是一个分步骤的过程，下面是整个流程概览。
## 步骤概览
以下是实现文字相关度的基本步骤：
| 步骤编号 | 步骤说明 |
|----------|--------------|
| 1
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.数据导入本人测试数据集下载https://download.csdn.net/download/qq_30285985/12645770更多数据集下载https://www.cluebenchmarks.com/dataSet_search.html二.创建索引#GET http://192.168.16.128:9200/es_news{ "settings": { "number_of_shards" : 1, "number_of_repl
原创
2021-08-31 10:10:49
196阅读
Java 是近 10 年来计算机软件发展过程中的传奇，其在众多开发者心中的地位可谓“爱不释手”，与其他一些计算机语言随着时间的流逝影响也逐渐减弱不同，Java 随着时间的推移反而变得更加强大。 从首次发布开始，Java 就跃到了 Internet 编程的前沿。后续的每一个版本都进一步巩固了这一地位。如今，Java 依然是开发基于 Web 的应用程序的最佳选择。此外，Java 还是智能手机变革的推手
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
138阅读
# 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
210阅读
控制相关度处理结构化数据（比如：时间、数字、字符串、枚举）的数据库， 只需检查文档（或关系数据库里的行）是否与查询匹配。布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但不止如此，我们还要知道每个文档与查询的相关度，在全文搜索引擎中不仅需要找到匹配的文档，还需根据它们相关度的高低进行排序。全文相关的公式或 相似算法（similarity algorithms） 会将多个因素合并起来，为每个文档生成一...
原创
2021-07-29 09:15:16
367阅读
# Java 中的搜索相关度匹配
在现代应用程序中，数据的快速检索与相关度匹配显得尤为重要。尤其是在使用 Java 语言构建大型项目时，如何高效地搜索和匹配用户需求成为了我们必须面对的问题。本文将对搜索相关度匹配的基本概念进行介绍，并提供 Java 实现的示例代码，以及相应的类图和甘特图来帮助理解。
## 1. 搜索相关度匹配的概念
搜索相关度匹配是指根据用户的查询条件，返回与之相关性较高的
原创
2024-08-05 06:37:19
59阅读
控制相关度处理结构化数据（比如：时间、数字、字符串、枚举）的数据库， 只需检查文档（或关系数据库里的行）是否与查询匹配。布尔的是/非匹配是全文搜索的基础，但将多个因素合并起来，为每个文档生成一...
原创
2022-02-13 13:16:19
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