精华内容
下载资源
问答
  • 2020-08-21 10:07:15
    更多相关内容
  • 通过两组统计数据计算而得的协方差可以评估这两组统计数据相似程度. 样本: A = [a1, a2, a3 ... an] B = [b1, b2, b3 ... bn] 求均值: ave_A = np.mean(A) ave_B = np.mean(B) 求离差: dev_A = [a1, a2, a3 .. ...

    本文所用文件的百度云链接:

    链接:https://pan.baidu.com/s/15-qbrbtRs4frup24Y1i5og 
    提取码:pm2c 
    

    协方差、相关矩阵、相关系数

    通过两组统计数据计算而得的协方差可以评估这两组统计数据的相似程度.

    样本:

    A = [a1, a2, a3 ... an]
    B = [b1, b2, b3 ... bn]
    

    求均值:

    ave_A = np.mean(A)
    ave_B = np.mean(B)
    

    求离差:

    dev_A = [a1, a2, a3 .. an] - ave_A
    dev_B = [b1, b2, b3 .. bn] - ave_B
    

    协方差:

    cov_ab = np.mean(dev_A * dev_B)
    cov_ba = np.mean(dev_B * dev_A)
    

    协方差可以简单的反应两组统计样本的相关性. 协方差值为正, 则为正相关; 若值为负, 则为负相关. 绝对值越大相关性越强.

    案例: 统计两只股票的相关程度. vale.csv bhp.csv

    # 计算两组数据的协方差
    vale_mean = np.mean(vale_closing_prices)
    bhp_mean = np.mean(bhp_closing_prices)
    dev_vale = vale_closing_prices - vale_mean
    dev_bhp = bhp_closing_prices - bhp_mean
    cov = np.mean(dev_vale * dev_bhp)
    print(cov)
    

    相关系数

    相关系数是一个[-1, 1]之间的数. 若相关系数越接近于1, 则表示两组样本越正相关. 若相关系数越接近于-1, 则表示两组样本越负相关. 若相关系数越接近于0, 则表示两组样本没啥大关系.

    相关系数的计算方式 (协方差除以两组样本标准差之积):

    cov_ab / (std_a * std_b)  a对于b的相关系数
    cov_ba / (std_b * std_a)  b对于a的相关系数
    

    案例:

    # 计算两支股票的相关系数
    k = cov / (np.std(vale_closing_prices) * \
    			np.std(bhp_closing_prices))
    print('K:', k)
    

    相关矩阵

    # 获取相关矩阵, 该矩阵中包含相关系数
    # 所以,当需要获取两组数据的相关系数时,
    # 可以通过该矩阵得到相关系数的值.
    m = np.corrcoef(vale_prices, bhp_prices)
    
    # 获取相关矩阵的分子矩阵 (协方差矩阵)
    cm = np.cov(a, b)
    
    """
    协方差示例
    """
    import numpy as np
    import matplotlib.pyplot as mp
    import datetime as dt
    import matplotlib.dates as md
    
    # 当numpy解析文本时,将会把第一列中的每个字符串
    # 都传给函数进行处理, 将处理完毕后的返回值
    # 转成需要的M8[D]类型
    def dmy2ymd(dmy):
    	dmy = str(dmy, encoding='utf-8')
    	# 把dmy转成日期对象
    	d = dt.datetime.strptime(dmy, '%d-%m-%Y')
    	t = d.date()
    	s = t.strftime('%Y-%m-%d')
    	return s
    
    # 加载文件
    dates, vale_closing_prices = np.loadtxt(
    	'../da_data/vale.csv', delimiter=',', 
    	usecols=(1,6), unpack=True, 
    	dtype='M8[D], f8' , 
    	converters={1:dmy2ymd})
    
    bhp_closing_prices = np.loadtxt(
    	'../da_data/bhp.csv', delimiter=',', 
    	usecols=(6,), unpack=True)
    
    
    # 绘制收盘价
    mp.figure('COV DEMO', facecolor='lightgray')
    mp.title('COV DEMO', fontsize=18)
    mp.xlabel('Date', fontsize=14)
    mp.ylabel('Price', fontsize=14)
    mp.tick_params(labelsize=10)
    mp.grid(linestyle=':')
    # 设置主刻度定位器为每周一
    ax = mp.gca()
    ax.xaxis.set_major_locator(
    	md.WeekdayLocator(byweekday=md.MO))
    ax.xaxis.set_major_formatter(
    	md.DateFormatter('%Y/%m/%d'))
    
    # 把M8[D]转为matplotlib识别的date类型
    dates = dates.astype(md.datetime.datetime)
    mp.plot(dates, vale_closing_prices, 
    	color='dodgerblue', linewidth=1,
    	linestyle='--', label='vale prices')
    mp.plot(dates, bhp_closing_prices, 
    	color='orangered', linewidth=1,
    	linestyle='--', label='bhp prices')
    
    # 计算两组数据的协方差
    vale_mean = np.mean(vale_closing_prices)
    bhp_mean = np.mean(bhp_closing_prices)
    dev_vale = vale_closing_prices - vale_mean
    dev_bhp = bhp_closing_prices - bhp_mean
    cov = np.mean(dev_vale * dev_bhp)
    print('COV:', cov)
    
    # 计算两支股票的相关系数
    k = cov / (np.std(vale_closing_prices) * \
    			np.std(bhp_closing_prices))
    print('K:', k)
    
    # 相关矩阵
    m = np.corrcoef(vale_closing_prices, 
    				bhp_closing_prices)
    print(m)
    print(np.cov(vale_closing_prices, bhp_closing_prices))
    
    mp.legend()
    # 自动格式化x轴的日期输出
    mp.gcf().autofmt_xdate()
    mp.show()
    

    在这里插入图片描述

    展开全文
  • 数据测量与相似性分析

    千次阅读 2018-10-22 16:58:58
    这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容,相似性分析在分类算法(如K最邻近分类)和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值,因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。 1.数据测量及属性...

           这篇文章中主要记录如何分析样本间相似性的内容,相似性分析在分类算法(如K最邻近分类)和聚类任务中会涉及到。相似性分析基于样本属性取值,因此对于样本属性类型及其取值的特征也有必要说明。

    1.数据测量及属性分类

           测量某个对象得到数据的过程实质上是描述该对象的属性(特征)、并将该属性映射到某个值上,在这些值上一般可以定义如下几种操作:

    • 相异性      = 、\neq
    • 序             <\leq>\geqslant
    • 加减          +-
    • 乘除          \ast\div

           依据测量值能进行的操作类型,可以将属性分为:标称型(nominal)、序数型(ordinal)、区间型(interval)和比率型(ratio),不同类型的定义及区别见下表

     

                             
           从属性取值个数方面,可以将属性分为:属性型(binary attribute)、离散型(discrete)、连续型(continuous)。取值为属性型时,其值只能为两个,如真/假、是/否、男/女、0/1等,这种取值的属性称为二元属性。        标称型、序数型数据的含义比较直观,而对于区间型数据,就以日历日期为例说明,现有两个日期值2017(年)、2018(年),二者之间的差值可以理解为间隔一年,但是二者间乘或除得到的值则毫无意义,这就是区间值的特征。对于比率型数据,以体重为例,100kg的人可以说是50kg的人体重的两倍,这是有现实直观意义的。有的数据类型可能兼具多种操作方法(如体重可以加减,也可以除),可能在属性类型分类上不那么明显,但需要强调的是:属性归类问题不重要,重要的是明确哪些操作是有意义的。

           除了从以上几个方面对属性进行分类与定义外,还可以按属性取值对称与否来分类。非对称的属性其不同取值间权重不一致,例如艾滋病检验的结果可为阳性和阴性,但是显然我们更关注是否为阳性,该值对判断是否患艾滋病更为关键。对称的属性其取值权重就一致了,例如某路段一定时间内通过的车辆数。

    2.样本相似性分析

           样本相似性分析常用于分类、聚类任务中。相似性肯定要依据样本属性取值来分析的,这其中关键就在属性值的处理相似性度量标准上。

         2.1属性值的处理

           2.1.1 二元化

           在一些算法中(如发现关联模式的算法)要求数据的属性为二元属性,二元化处理就是将数据的属性从“多元”转化为“二元”的过程。二元化的过程为:假设属性取值有m个,则将整数区间 \left [0,m-1 \right ]中的每个值唯一的赋予该属性的每个取值,如果该属性的取值是有序的,则赋值的过程也必须按顺序赋值,然后将这m个值用二进制表示,共需要 \left \lceil log_{2}m \right \rceil(结果向上取整)个二进制位。

          二元化的过程是用多个二元属性来表示一个多元属性,例如一个具有5个取值的属性{awful,poor,ok,good,great}可以用3个二元属性x_{1}x_{2}x_{3}表示

                                                                 

            以上的二元化过程可能会导致属性间关系复杂化,例如上表中属性x_{2}x_{3}是相关的,因为“good”值需要这两个属性来表示。这种情况下可以为每一个取值引入一个二元属性,比如下表中的方式

                                               

           当一个属性取值数量较多时(这里暂指离散取值的情况),这种做法会引入过多的属性值,此时可以在二元化之前先离散化属性的取值。

          2.1.2 离散化

          离散化一般针对取值为连续的情况,但是当取值为离散序数、取值间隔小且多时也可以考虑离散化。离散化的过程需要考虑两个问题:分类值个数设定、如何将属性连续取值映射到这些分类值上。离散化过程可以分为非监督离散化监督离散化,区别就在于是否使用数据的类信息(分类、聚类任务中)。

          非监督离散化主要有等宽等频率K均值方法,有时候画图之后目测也是一种不错的方法。等宽离散化是将属性的值域等宽得划分成有限的区间,区间个数由用户指定,这种方法可能受离群点(远离一般取值范围的数据点,也可以称为奇异点)影响而导致性能不佳;等频离散化在指定划分区间个数时,保证每个区间内数据点个数相同;K均值离散化则是使用了K均值聚类方法的思想来划分区间。下图是用以上几种方法对一组数据进行离散化的结果,区间划分个数均为4。

                       

           监督离散化方法一般要比非监督离散化方法产生的效果要好,因为使用了类信息,因此能使区间内数据的类更纯,所以一种简单的概念上的方法是“极大化区间内数据类别纯度”来确定分割点,在该类方法中,首先要确定一个类别纯度的度量指标,然后确定最优区间划分过程搜索方案。

          2.1.3 变换与规范化

          变换是将属性值域映射到另外一个值域上的过程,例如常见的函数变换 x^{2}log_{2}x 等,在统计学中,也通常会通过变换(中心极限定理)构造服从正态分布的统计量。变换的需求与方式与具体的任务紧密相关,例如数据压缩时会采用对数变换,将数据量从10^{9}压缩为9。变换时尤其要注意,不能改变数据的特性,所以说一定要依据具体的任务来确定变换方式。例如在非线性SVM模型中,就用到了这种方式,将输入空间通过非线性映射到特征空间。

          规范化也可以看做一种变换方式,其目标是使属性的取值具有特定的性质,主要包括以下几种方法

          标准化:标准化的过程是将样本均值变为0,标准差变为1。设变量x的均值为\bar{x},标准差为s_{x},则可以创建一个新的变量{x}'

                                                                                           {x}'=(x-\bar{x})/s_{x}

          归一化:将数据取值范围处理到[0,1]范围内(有的场合下也会处理到[-1,1]范围),方便不同取值范围属性间比较。一般的处理方式为

                                                                                          {x}'=\frac{x-x_{min}}{x_{max}-x_{min}}

           如果取值范围为[0,\infty],则可以考虑以下形式

                                                                                            {x}'=\frac{x}{1+x}

           具体的规范化方法需要结合实际的应用来,在考虑任务需求及数据特性情况下选择可行的方法。

    2.2 相似性度量标准

          与相似性相反的概念称为相异形,二者描述的是同一种关系,通常会用邻近度来描述相似或相异性。先介绍几种度量标准,然后从简单的单属性数据间相似性分析着手,一点一点将情况复杂化。

          2.2.1 邻近度度量标准
         

          欧氏距离

          欧氏距离是一种比较常见的度量标准,对于包含有n个属性值的数据 x 和 y,其欧氏距离d(x,y)定义为

                                                                                    d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-y_{i})^2}

          欧氏距离有如下几个性质是成立的

    • 非负性,d(x,y)\geq 0
    • 对称性,d(x,y)=d(y,x)
    • 三角不等式,对于数据 x 、yz,有d(x,y)+d(y,z)\geq d(x,z)

           在使用欧氏距离时,要考虑不同属性间取值范围差异的问题,例如年龄与收入,在计算欧氏距离前先要将所有属性取值进行规范化。

           曼哈顿距离

           曼哈顿距离在几何学中指坐标系中两个点各向坐标差值绝对值的和,如下图所示,在二维空间中,红线即表示曼哈顿距离,绿线表示欧氏距离。

                                                                                 

           对于具有n个属性的数据 x 和 y,曼哈顿距离指其各个属性值差值的绝对值的和,定义为

                                                                                      d(x,y)=\sum_{i=1}^{n}|(x_{i}-y_{i})|

           余弦相似度

           当属性为多元属性时,也有一些情况下不考虑f_{00}的情况,此时可以使用余弦相似度,设数据 x 和 y均具有n个多元属性,则余弦相似度定义为

                                                                                   cos(x,y)=\frac{\sum_{i=1}^{n}x_{i}y_{i}}{\left \| x \right \| \left \| y \right \|}

          \left \| x \right \|=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}x_{i}^{2}}\left \| y \right \|=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}y_{i}^{2}}

          从几何角度看,余弦相似度就是两个向量间的夹角。

           简单匹配系数

           该度量标准常用于具有二元属性数据间的相似性度量。设数据 x 和 y均具有n个二元属性,用f_{00}表示x取0且y取0的属性个数,用f_{01}表示x取0且y取1的属性个数,用f_{10}表示x取1且y取0的属性个数,用f_{11}表示x取1且y取1的属性个数,则简单匹配系数SMC定义为

                                                                                 SMC=\frac{f_{00}+f_{11}}{f_{00}+f_{01}+f_{10}+f_{11}}

            对于非对称的二元属性来说,更关注的是取1的情况,因此有些情况下将f_{00}纳入计算是不合理的情况,例如两个学生选课问题,1表示选修了某门课程,0表示未选修,而一个学生只需要选修一定数量的课程,还有大部分课程是不需要选修的,因此f_{00}的情况会比较多,这种情况下考虑f_{00}就不太合理。

           Jaccord系数

           Jaccard系数是简单匹配系数中不考虑f_{00}的情况,其定义为

                                                                                          J=\frac{f_{11}}{f_{01}+f_{10}+f_{11}}     

          皮尔森相关系数

          皮尔森相关系数可以用于具有连续取值属性对象间的相似性度量,该参数在统计学中一般简称为相关系数,设数据 x 和 y均具有n个连续取值属性,则相关系数定义为

                                                                                         corr(x,y)=\frac{s_{xy}}{s_{x}s_{y} }

          s_{xy}=\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})(y_{i}-\bar{y})

          s_{x}=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(x_{i}-\bar{x})^{2}}

          s_{y}=\sqrt{\frac{1}{n-1}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\bar{y})^{2}}

          \bar{x}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}x_{i}

          \bar{y}=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}y_{i}

          皮尔森相关系数的取值范围为[-1,1],0表示不相关,1表示正相关,-1表示负相关,该系数上的加、减、乘、除操作均无意义,只有序数操作是有意义的。在讨论相似性的条件下,负相关表示的“不相似”程度可能比不相关更严重,当然这个还得在实际的任务中去判断。

          2.2.2 单属性数据相似性分析

          当属性为标称类型时,如路人甲头发颜色为黑色,路人乙头发颜色为黄色,仅依据头发颜色分析二人之间相似性,给出的结论只能是不相似,假如用区间[0,1]之间的值来表示相似程度,0表示不相似,1表示相似,则这种情况相似度为0,但若路人甲与路人乙头发颜色相同,则相似度为1。因此,在属性为标称类型情况下,相似度只能取0和1中的一种。

          当属性为序数类型时,则需考虑序数信息,例如2.1.1节中的例子,属性的取值为{awful,poor,ok,good,great},一个明显的结论是,相对于"ok","great"更接近"good",但是在分析相似性时一般需要将其量化,这里可以量化为 {awful=0,poor=1,ok=2,good=3,great-4}。依据第1节中对序数类型属性的描述,可知其减法操作是没有意义的,又或者说“ok”与"good"间的差真的与“good”与"great"间的差相同吗?但是在实践中一般手段有限,因此对于这种情况,可以将两个序数间的相似性定义为

                                                                          sim(v_{1},v_{2})=\frac{\left |v_{1}-v_{2} \right |}{v_{max}-v_{min}}

           当属性为区间和比率类型时,一般用差值的绝对值来度量相似性。特别的,对于区间型属性,若是取值区间有限,则也可以使用

                                                                         sim(v_{1},v_{2})=\frac{\left |v_{1}-v_{2} \right |}{v_{max}-v_{min}}

    的相似性定义形式。

            2.2.3 多属性数据相似性分析

            多属性的情况,一般的做法是将每个属性取值按照以上介绍的方法处理之后,再选择一个度量标准分析相似性,在一些场合下也对不同的属性进行加权处理,但是也存在一些特殊情况,例如部分属性为非对称属性。

             对于部分属性为非对称属性的情况,则可以按照以下公式计算

                                                                    similarity(x,y)=\frac{\sum_{i=1}^{k}\delta_{k}s_{k}(x,y) }{\sum_{i=1}^{k}\delta_{k}}

             上式中k表示数据xy的属性个数,s_{k}(x,y)表示在第k个属性上计算的xy相似度(按照2.2.2节中方式计算),\delta _{k}定义为:当第k个属性为非对称属性,且xy在该属性上取值均为0,或者其中一个属性值缺失,则\delta _{k}=0,否则为1。

          

          

           

            

     

     

     

    展开全文
  • 相关性分析是最常用的分析策略之一,对于两组数据相关性结果的可视化,可以借鉴文献中的表现形式,图示如下采用了组合图表的形式,主体是两组数据构成的散点图,在散点图中显示线性拟合的直线,并标记相关系数和...

    欢迎关注”生信修炼手册”!

    相关性分析是最常用的分析策略之一,对于两组数据相关性结果的可视化,可以借鉴文献中的表现形式,图示如下

    8b430e1326e7ca4c948615ea2421ba3a.png

    采用了组合图表的形式,主体是两组数据构成的散点图,在散点图中显示线性拟合的直线,并标记相关系数和相关性检验的p值;同时在上方和右侧方,用直方图的形式展示看每组数据的各自分布。这样的一幅图表,把相关性分析的多种信息同时展现了出来,信息量丰富而且美观。

    这样的一幅图如何来实现呢,下面来一步步进行探究,首先看下数据

    > data("mtcars")
    > head(mtcars)
                       mpg cyl disp  hp drat    wt  qsec vs am gear carb
    Mazda RX4         21.0   6  160 110 3.90 2.620 16.46  0  1    4    4
    Mazda RX4 Wag     21.0   6  160 110 3.90 2.875 17.02  0  1    4    4
    Datsun 710        22.8   4  108  93 3.85 2.320 18.61  1  1    4    1
    Hornet 4 Drive    21.4   6  258 110 3.08 3.215 19.44  1  0    3    1
    Hornet Sportabout 18.7   8  360 175 3.15 3.440 17.02  0  0    3    2
    Valiant           18.1   6  225 105 2.76 3.460 20.22  1  0    3    1

    我们对mtcars这个数据框中的mpg和wt 这两列数据进行相关性分析,首先使用ggpubr中的ggscatter函数绘制散点图,代码如下

    > library(ggpubr)
    > ggscatter(mtcars, x = "wt", y = "mpg")

    效果图如下

    ac706a04c1dc38ca7587e49cb37600ad.png

    和文献中的插图相比,我们需要做以下调整

    1.添加回归直线和置信区间,并设置颜色

    2.调整散点的大小

    代码如下

    展开全文
  • 如何检测两组数据是否同分布?

    千次阅读 2021-09-30 00:33:12
    T检验(Binary) T检验是一种适合小样本的统计分析方法,通过比较不同数据的均值,研究两组数据是否存在差异。 我们参考《python科学计算第二版》: ...
  • 基于LSTM神经网络融合用户相似性的移动轨迹预测,童凯南,林彦,随着智能设备和位置采集技术的普及,积累了大量轨迹数据。通过学习人群的移动轨迹,可以获得其移动规律,基于此信息进行地点预测
  • 怎么评价两组数据是否接近 接近组数据(组间) (Approaching group data (between-group)) A typical situation regarding solving an experimental question using a data-driven approach involves several groups ...
  • 今天我们来讲讲如何计算两个向量或者两个信号的相似性算例。1.数学基础知识部分:设有两个向量:则用于度量两个向量的相似性可参考如下方法:(1)Euclidean Distance欧几里德距离、欧氏距离:值越小越相似。(2)...
  • 两组数据的相关性分析

    千次阅读 2018-09-01 20:49:00
    https://jingyan.baidu.com/article/90808022a562b8fd90c80f64.html 转载于:https://www.cnblogs.com/DixinFan/p/9571557.html
  • 编辑距离 编辑距离,又称为Levenshtein距离,是用于计算一个字符串转换为另一个字符串时,插入、删除和替换的次数。例如,将’dad’转换为’bad’需要一次替换操作,编辑距离为1。 nltk.metrics.distance.edit_...
  • 本文总结了数据分析和可视化中非常实用的几种图表,并以不同情景进行分组。01 为什么图表在科学出版物中很重要?复杂的数据有时可能难以用简洁的文字解释清楚,但却可以通过图表的形式予以直观...
  • r怎么对两组数据统计检验Business analytics and data science is a convergence of many fields of expertise. Professionals form multiple domains and educational backgrounds are joining the analytics ...
  • 如题,这两组数据的对应位置无关,属于统计学的范畴。譬如说,A、B两组数据中,A组数据符合正态分布,那么求B组数据属于A组数据的可能?这个应该用什么方法呢?
  • 各种相似度计算的python实现

    千次阅读 2021-01-28 20:55:38
    前言在数据挖掘中有很多地方要计算相似度,比如聚类分析和协同过滤。计算相似度的有许多方法,其中有欧几里德距离、曼哈顿距离、Jaccard系数和皮尔逊相关度等等。我们这里把一些常用的相似度计算方法,用python进行...
  • 数据相似性的度量方法总结

    万次阅读 多人点赞 2016-10-30 22:34:13
    而对数据相似性的度量又是数据挖掘分析中非常重要的环节。针对这些不同形式的数据,不可能找到一种具备普遍意义的相似性度量算法,甚至可以说,每种类型的数据都有它对应的相似度度量标准。这些标准很多,也比较杂乱...
  • 展开全部两组均为分类变bai量,应该用dukendall相关。0.271属于低相关,zhi这dao是分析相关系数的大小。版相关系数:权1、zhi0.8-1.0:极强相关。2、0.6-0.8:强相关。3、0.4-0.6:中等dao程度相关。4、0.2-0.4:弱...
  • 原标题:Excel中如何将两组数据的相同内容进行快速筛选配对文/郭远明 在工作中,我们时常会遇到这样一种情况:原有数据需要进行更新,同时要原有的名单排序不变,新数据要与原有的名单一一对应。如果是数据很少的话...
  • 计算了两图像间四个统计学参数的值,包括互信息,均方根误差,峰值信噪比,交叉熵 计算了两图像间四个统计学参数的值,包括互信息,均方根误差,峰值信噪比,交叉熵
  • 数据相似性的度量

    千次阅读 2019-01-05 20:16:27
    (一)首先,我们先从用于数据相似性度量的基本数据结构开始:数据矩阵和相异性矩阵。 数据矩阵:或称对象-属性结构,矩阵每一行代表一个数据对象,每一列代表一个属性。 相异性矩阵:或称对象-对象结构,顾名思义...
  • ↑关注 + 星标~有趣的不像个技术号每晚九点,我们准时相约偶尔应金主爸爸要求改时间大家好,我是朱小五如何来展现的你的数据?是你有时不得不去思考的一个问题。不同的展示方法,其效果往往差异巨大。这里我将结合...
  • 箱式图(Box plot)基因芯片的原始数据是需要进行标准化处理的,主要目的是消除由于实验技术(如荧光标记效率、扫描参数的设置、空间位置的差异等)所导致的基因表达量的变化,让各个样本和平行实验的数据处于相同的水平...
  • 不对称尽管KL散度从直观上是个度量或距离函数,但它并不是一个真正的度量或者距离,因为它不具有对称,即D(P||Q)!=D(Q||P) (2)非负性 相对熵的值是非负值,即D(P||Q)>0 from scipy.stats impor...
  • 写在前面: 一致检验的目的在于比较不同方法得到的结果是否具有一致。...Kappa系数检验,适用于两次数据(方法)之间比较一致,比如两位医生的诊断是否一致,两位裁判的评分标准是否一致等。
  • 时间序列相似性度量领域中,现有的算法对...实验设置仿真数据和真实数据两组实验,对算法的相似性形变识别能力和鲁棒性进行验证。实验表明,此方法能有效地识别各类相似性形变,且在真实数据环境下具有较强的鲁棒性。
  • 数据挖掘中常用的相似性度量方法

    千次阅读 2020-01-15 23:44:35
    本文将介绍数据分析、数据挖掘、机器学习等算法领域中常用的相似性度量。 (1) Manhattan Distance(曼哈顿距离) 假设有两个NNN维的向量x,yx,yx,y,xxx和yyy可以分别表示为x=(x1,x2,…,xN)x=(x_1,x_2,\dots,x_N)x=...
  • 可视化不是单纯的数据展示,其真正价值是设计出可以被读者轻松理解的数据展示。数据与合适的图形结合,不仅能够让复杂的统计数字简单化、形象化,还能给读者一种视觉的享受。今天,就让我们根据数据分析软件亿信ABI...
  • 我无法找到匹配数据集之间的相似性 . 我有一个主数据集,我想测试相同长度和相对时间序列的多个数据集,以找到哪个是最接近的序列匹配,日常相似性和差异,水平最近值等 .我知道Pearson R是不正确的,因为如果值从x1...
  • 实验选取两组某烟草企业提供的烟叶光谱构建了光谱的相似性度量模型, 以相似性度量的准确率作为算法优劣的衡量标准。实验结果表明, GGLLE算法构建的相似性度量模型的准确率为93.3%, 明显优于主成分分析、栈式自编码器...
  • 使用.corr获取两列之间的相关性

    千次阅读 2021-03-05 19:12:48
    如果没有实际数据,很难回答这个问题,但我想您正在寻找这样的东西:Top15['Citable docs per Capita'].corr(Top15['Energy Supply per Capita'])举个例子:import pandas as pddf = pd.DataFrame({'A': range(4), '...

空空如也

空空如也

1 2 3 4 5 ... 20
收藏数 15,384
精华内容 6,153
关键字:

两组数据的相似性