Kendall's tau-b（肯德尔）等级相关系数：用于反映分类变量相关性的指标，适用于两个分类变量均为有序分类的情况。对相关的有序变量进行非参数相关检验；取值范围在-1-1之间，此检验适合于正方形表格； 计算积距pearson相关系数，连续性变量才可采用;计算Spearman秩相关系数，适合于定 ...
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2018-01-15 16:39:44
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spss modeler 回归模型之高级—各参数分析： 1，descriptive statistics：描述性统计 mean：均值 Std.Deviation：标准差 N：所使用的记录数 2，correlations：相关性 主要分为：pearson correlations（皮尔森相关） ：对称 ...
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2018-01-08 23:45:11
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这次来讲讲尼曼皮尔森决策（Neyman-Pearson），两类错误率和ROC曲线 在一些情况下，要求将一类的错误率控制在一个常数，满足此前提的情况下要求另一个错误率尽可能小，而与总的错误代价无关 这便是Neyman-pearson决策 关于求解过程，一般使用Lagrange乘子法 转化为另一类问题： ...
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2017-10-24 13:14:11
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3种相关系数的区别 在SPSS软件相关分析中,pearson(皮尔逊), kendall（肯德尔） 和spearman（斯伯曼/斯皮尔曼）三种相关分析方法有什么异同？ 两个连续变量间呈线性相关时，使用Pearson积差相关系数，不满足积差相关分析的适用条件时，使用Spearman秩相关系数来描述. ...
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2017-09-09 12:00:52
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实现代码如上，因为Statistics.corr（RDD[Double],RDD[Double]）,所以SparkSQL读取后的数据生成的dataFrame必须转换，第一步是转换成RDD[Row],Row就相当于sql查询出来的一条数据，这里也转换过多次才成功，最后百度得到可以先.cast(Doub ...
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2017-08-07 11:54:15
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特征： Generality普遍性：MIC能够广泛地识别各种关联关系 Equitability均匀性：MIC能够均匀地衡量各种关联关系 背景知识： Pearson product-moment correlation coefficien皮尔逊系数：用来衡量线性相关关系 Spearman's ran ...
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2017-07-30 12:40:24
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皮尔逊相关系数是比欧几里德距离更加复杂的可以判断人们兴趣的相似度的一种方法。该相关系数是判断两组数据与某一直线拟合程序的一种试题。它在数据不是很规范的时候，会倾向于给出更好的结果。 如图，Mick Lasalle为<<Superman>>评了3分，而Gene Seyour则评了5分，所以该影片被定位 ...
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2017-07-28 20:07:58
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接上一篇：http://www.cnblogs.com/denny402/p/7027954.html 7. 夹角余弦(Cosine) 也可以叫余弦相似度。 几何中夹角余弦可用来衡量两个向量方向的差异，机器学习中借用这一概念来衡量样本向量之间的差异。 (1)在二维空间中向量A(x1,y1)与向量B( ...
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2017-06-16 19:21:15
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1、去掉取值变化小的特征。 如某个特征取值为0，1，在样本中存在95%的取值为1，那么这个特征的作用不大 2、单变量特征的选择。 Pearson相关系数：权衡的是变量之间的线性相关性。它要求两个变量的变化是单调的，如y1=x和y2=x^2,Pearson系数为0，但其实两者并不是独立的。取值方位为： ...
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2017-05-02 17:24:41
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SLNum=iris(:,1); SWNum=iris(:,2); PLNum=iris(:,3); PWNum=iris(:,4); Num=[SLNum,SWNum,PLNum,PWNum]; coeff1=corr(SLNum,SWNum,'type','Spearman'); coeff2= ...
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2017-04-16 21:11:21
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