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def OsDistance(vector1, vector2): sqDiffVector = vector1-vector2 sqDiffVector=sqDiffVector**2 sqDistances = sqDiffVector.sum() distance = sqDistances**0.5 return distance
两个变量之间的相关系数越高,从一个变量去预测另一个变量的精确度就越高,这是因为相关系数越高,就意味着这两个变量的共变部分越多,所以从其中一个变量的变化就可越多地获知另一个变量的变化。如果两个变量之间的相关系数为1或-1,那么你完全可由变量X去获知变量Y的值。
· 当相关系数为0时,X和Y两变量无关系。
· 当X的值增大,Y也增大,正相关关系,相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值减小,Y也减小,正相关关系,相关系数在0.00与1.00之间
· 当X的值增大,Y减小,负相关关系,相关系数在-1.00与0.00之间
当X的值减小,Y增大,负相关关系,相关系数在-1.00与0.00之间
相关系数的绝对值越大,相关性越强,相关系数越接近于1和-1,相关度越强,相关系数越接近于0,相关度越弱。
在python中用函数corrcoef实现,具体方法见http://infosec.pku.edu.cn/~dulz/doc/Numpy_Example_List.htm
def cosSim(inA,inB): num = float(inA.T*inB) denom = la.norm(inA)*la.norm(inB) return 0.5+0.5*(num/denom)
【机器学习算法-python实现】协同过滤(cf)的三种方法实现,布布扣,bubuko.com
【机器学习算法-python实现】协同过滤(cf)的三种方法实现
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