首先说说自相关和互相关的概念.  自相关 在统计学中的定义,自相关函数就是将一个有序的随机变量系列与其自身作比较.每个不存在相位差的系列,都与其都与其自身相似,即在此情况下,自相关函数值最大. 在信号分析当中通常将自相关函数称之为自协方差方程. 用来描述信息在不同时间的,信息函数值的相关性.     互相关 在统计学中,互相关有时用来表示两个随机矢量 X 和 Y 之间的协方差 cov(X, Y),以与矢量 X 的“协方差”概念相区分,矢量 X 的“协方差”是 X 的各标量成分之间的协方差矩阵.

欧式距离定义: 欧式距离公式有如下几种表示方法: MATLAB 求两个矩阵的 欧氏距离 : 如果定义两个矩阵分别为a,b则定义c=(a-b).^2所求距离d=sqrt(sum(c(:)))

目录 KS(不需要两组数据相同shape) JS散度(需要两组数据同shape) KS(不需要两组数据相同shape) 奇怪之处:有的地方也叫KL KS距离,相对熵,KS散度 当P(x)和Q(x)的相似度越高,KS散度越小 KS散度主要有两个性质: (1)不对称性 不对称性尽管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,因为它不具有对称性,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 imp

最近在做分析的时候,遇到了T检验,然而对于没有统计学背景的人来说完全不知如何下手 当然了,遇到问题第一反应就是百度. 果然百度出来了很多链接,当时第一次直接选择了用Excel去做T检验.下面是源数据 Longevity Non-Longevity 0.166202031 0.176821101 0.160766208 0.151576675 0.157792 0.16968315 0.149597225 0.1359756 0.17668999 0.146021867 0.168437 0.16

不多说,直接上干货! import org.apache.spark.mllib.stat.Statistics 具体,见 Spark Mllib机器学习实战的第4章 Mllib基本数据类型和Mllib数理统计

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L1-2. 点赞 时间限制 200 ms 内存限制 65536 kB 代码长度限制 8000 B 判题程序 Standard 作者 陈越 微博上有个“点赞”功能,你可以为你喜欢的博文点个赞表示支持.每篇博文都有一些刻画其特性的标签,而你点赞的博文的类型,也间接刻画了你的特性.本题就要求你写个程序,通过统计一个人点赞的纪录,分析这个人的特性. 输入格式: 输入在第一行给出一个正整数N(<=1000),是该用户点赞的博文数量.随后N行,每行给出一篇被其点赞的博文的特性描述,格式为“K F1... F

MATLAB求马氏距离(Mahalanobis distance) 作者:凯鲁嘎吉 - 博客园 http://www.cnblogs.com/kailugaji/ 1.马氏距离计算公式 d2(xi, xj)=(xi-xj)TS-1(xi-xj) 其中,S是总体的协方差矩阵,而不是样本的协方差矩阵. 2.matlab中现有的函数 >> x=[155 66;180 71;190 73;160 60;190 68;150 58;170 75] x = 155 66 180 71 190 73 160

实时获取GPS定位数据 import android.app.Activity; import android.content.Context; import android.location.Location; import android.location.LocationListener; import android.location.LocationManager; import android.os.Bundle; import android.widget.EditText; /*

函数说明: 1. cosing_similarity(array)   输入的样本为array格式,为经过词袋模型编码以后的向量化特征,用于计算两两样本之间的相关性 当我们使用词频或者TFidf构造出词袋模型,并对每一个文章内容做词统计以后, 我们如果要判断两个文章内容的相关性,这时候我们需要对数字映射后的特征做一个余弦相似度的匹配:即a.dot(b) / sqrt(a^2 + b^2) 在sklearn中使用metrics.pairwise import cosine_similarity 代

在C#语言的编程开发中,有时候需要对List集合数据进行运算,如对两个List集合进行交集运算或者并集运算,其中针对2个List集合的并集运算,可以使用Union方法来快速实现,Union方法的调用格式为List1.Union(List2),List1和List2为同类型的List集合数据. (1)针对值类型的List集合,两个集合的合并即以值是否相同为准进行合并.例如以下两个List<int>集合,list1的值为1.2.3.4.list2的值为3.4.5.6.则求它们并集可使用list1.

题意: 给出两个圆的圆心坐标和半径,求这两个圆的公切线切点的坐标及对应线段长度.若两圆重合,有无数条公切线则输出-1. 输出是按照一定顺序输出的. 分析: 首先情况比较多,要一一判断,不要漏掉. 如果高中的那点老底还在的话,代码还是很好理解的. //#define LOCAL #include <cstdio> #include <cstring> #include <algorithm> #include <cmath> #include <vect

POJ原题 ZOJ原题 多组数据.每次给出四个点,前两个点确定一条直线,后两个点确定一条直线,若平行则输出"NONE",重合输出"LINE",相交输出"POINT"+交点坐标(保留两位小数) 先判重合:两条线重合意味着四点共线,即ABC共线且ABD共线(共线即为叉积=0) 再判平行:正常的数学方法,\(\overrightarrow{AB}\) // \(\overrightarrow{CD}\) 求交点: //这个公式很好用,背下来好伐 #in

振动论坛原版主eight的经典贴http://www.chinavib.com/thread-45622-1-1.html MATLAB对于文本文件(txt)进行数据读取的技巧总结(经典中的经典)由于本帖内容较多,部分转自他人的心得,因此,凡转贴的地方仅用"----转----"标注,原作者略去,在此对所有原作者表示感谢! 特别说明:由于大家在 I/O 存取上以 txt 文件为主,且读取比存储更麻烦(存储的话 fwrite, fprintf 基本够用),因此下面的讨论主要集中在"

什么是辗转相除法? 辗转相除法(又名欧几里德算法),它主要用于求两个正整数的最大公约数.是已知的最古老的算法. 用辗转相除法求132和72的最大公约数的步骤: 132 / 72 = 1 ... 60 72  /  60 = 1 ... 12 60 /  12  = 5 所以他们的最大公约数就是12. 如何实现辗转相除法? 我们把要求的两个数定为a和b(a > b). 首先算1.a / b = c ... r 接着2.a = b, b = r,并判断r是否是0.若不为零则重复1,若为0则输出除数,

matlab中读取txt数据文件(txt文本文档) 根据txt文档不同种类介绍不同的读取数据方法 一.纯数据文件(没有字母和中文,纯数字) 对于这种txt文档,从matalb中读取就简单多了 例如test.txt文件,内容为 17.901 -1.1111 33.045 17.891 -1.1286 33.045 17.884 -1.1345 33.045 可以在command window中输入load test.txt ,然后就会产生一个test的数据文件,内容跟test.txt中的数据一样:

matlab求极限(可用来验证度量函数或者隶属度函数)可用来验证是否收敛,取值范围等等. 一.问题来源 搜集聚类资料时,又看到了隶属度函数,没错,就是下面这个,期间作者提到m趋于2是,结果趋于1,我想验证下,于是查资料. 二.不同类型的极限 2.1 基础知识 a./b表示常数a除以矩阵b中每个元素或者矩阵a除以矩阵b对应元素或者常数b:点乘方a.^b,矩阵a中每个元素按b中对应元素乘方或者b是常数. 2.2 单变量独立式子 独立式子之地的是不存在连加之类的操作. 问题:用MATLAB求(x^2+

Stata是统计学专业软件,可以很方便的对数据处理,但几乎只能按照整行整列进行,而且每次只能加载一个矩阵(dta文件),如果要用到多个矩阵数据进行操作或进行复杂的循环控制,就力不从心了. 而Matlab工业界广泛使用的数据分析处理工具,对矩阵支持良好,除了可以像c语言一样完成底层的操作之外,还包含很多函数库,囊括工控.信号处理.金融.人工智能各个行业.虽然没有Stata内置的统计学函数全面,但在底层操作方面具有明显优势. 因此,在一次帮助别人完成金融数据分析时,尝试使用Stata对数据进行预处理

主要讲第五课的内容前缀树应用和第六课内容暴力递归改动态规划的最全步骤 第一题 给定一个数组,求子数组的最大异或和. 一个数组的异或和为,数组中所有的数异或起来的结果. 简单的前缀树应用 暴力方法: 先计算必须以i结尾的子数组的异或和,然后再计算机i+1的,以此类推... 最暴力的解 public static int getMaxEor1(int[] nums) { int maxEor = Integer.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < nums.length;

栅格数据集没有擦除功能,现在有栅格A和栅格B,怎么求两个栅格的差集C 具体步骤如下: 1.首先利用栅格计算器,把栅格B中的value全部赋值为0 输入语句:"栅格B" * 0 2  建立一个面图层:在ArcCataLog中选择存放面图层的文件夹,点击右键,选择Shapefile,选择要素类型为面,点击确定,即可建立新的面状图层.                              3    单击编辑器,选择‘开始编辑’,选中 ‘处理范围D’ 图层后确定 4   单击创建要素图标,