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(x2,y2)的夹角余弦公式：
(2) 两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)的夹角余弦
类似的，对于两个n维样本点a(x11,x12,…,x1n)和b(x21,x22,…,x2n)，可以使用类似于夹角余弦的概念来衡量它们间的相似程度。
即：
余弦取值范围为[-1,1]。求得两个向量的夹角，并得出夹角对应的余弦值，此余弦值就可以用来表征这两个向量的相似性。夹角越小，趋
2022-09-08 10:38:16
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VMD三维分解图+皮尔逊相关系数标准差阈值筛选特征MATLAB程序，以VMD的K=5分解后的数据为例，绘制出分解后的信号的三维图，之后采用皮尔逊相关系数标准差阈值法筛选出所需特征，若相关系数大于阈值则判断为有效信号，否则为噪声信号。
相关系数介绍
相关系数是变量间相关程度的度量，取值范围介于-1到1之间。正值表示正相关，即变量变化方向是一致的，比如Y随着X的变大而变大；负值表示负相关，变量的变化方向相反，比如Y随着X的变大而变小。绝对值越接近1，表示两个变量之间关系越密切；越接近0，表示两个变量之间关系越不密切。相关系数对应的相关强度如下：
0.8-1.0 极强相关
0.6-0.8 强相关
0.4-0.6 中等程度相关
0.2-0.4 弱相关
0.0-0.2 极弱相关或无相关
相关系数也称为线性相关系数，这是因为，相关系数并不是刻画了X，Y之间一般关系的程度，而只是线性关系的程度。当相关系数为1或-1时，两者有严格的线性关系；当相关系数为0时，则称X与Y不相关。不相关是指X和Y之间没有线性关系，但X与Y之间可能有其他的函数关系，比如平方关系，对数关系(可以通过查看散点图来确定这一点)
2022-07-21 16:06:32
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输入两个向量 X 和 Y，第三个输入是这些向量的长度，长度应该相同
2021-10-16 17:48:08
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皮尔逊
皮尔逊相关系数计算器
安装
您可以使用 rubygems 安装pearson gem：
gem install pearson
如果你使用 Bundler，你可以将它包含到 Gemfile 中：
gem 'pearson', '~> 1.0'
用法
scores = {
'Jack' => {
'The Godfather' => 2.5 ,
'Gattaca' => 3.5 ,
'Matrix' => 3.0 ,
'American History X' => 3.5 ,
'Back to the future' => 2.5
} ,
'Lisa' => {
'The Godfather' => 1.5 ,
'Gattaca' => 2.5 ,
'Matrix' => 1.5 ,
2021-06-02 20:02:57
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tourismPro旅游网站
在线预览：
账号：朱利尔，密码：123
管理员账号：admin，密码：123456
这是一个免费、轻量化、简单、易上手的旅游网站项目，系统包括完整的前端Html页面和后台代码，该项目仅适合作为JavaWeb入门或毕业设计使用，不具备实际使用价值，项目中涉及皮尔逊相关系数的相似度算法Java实现和实际应用可查看景点推荐模块。
本项目开源免费，如果您看到有人售卖或利用该项目盈利请帮忙举报，谢谢。
PS：本人承接毕业设计制作，有意请联系我，划至页面底部获取我的联系方式。
以下请您仔细阅读：
这个项目相比于原来的设计更加简洁明了，使用体验也更好，底层应用的实现代码也很简单，但是在部署方式上可能需要耗费一定的精力才能跑起来(相比老版本)，其实这对于每一个项目来说都是如此，相信找到这个项目的小伙伴大多是即将毕业的同学，如果您只是想毕业交差然后另谋他路请直接略过此段往下看，
2021-05-29 14:31:59
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本文综合网上多篇文章总结了计算变量相关性的三个主要参数的参数，包括皮尔逊相关系数、距离相关以及最大信息系数的介绍。
2019-12-21 20:34:20
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