ML之MLiR:输入两个向量,得出两个向量之间的相关度-阿里云开发者社区

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ML之MLiR:输入两个向量,得出两个向量之间的相关度

简介: ML之MLiR:输入两个向量,得出两个向量之间的相关度
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输出结果

image.png


实现代码

import numpy as np

from astropy.units import Ybarn

import math  

from statsmodels.graphics.tukeyplot import results

def computeCorrelation(X, Y):

   xBar = np.mean(X)

   yBar = np.mean(Y)

   SSR = 0          

   varX = 0

   varY = 0

   for i in range(0 , len(X)):  

       diffXXBar = X[i] - xBar  

       diffYYBar = Y[i] - yBar

       SSR += (diffXXBar * diffYYBar)

       varX +=  diffXXBar**2    

       varY += diffYYBar**2

   

   SST = math.sqrt(varX * varY)

   return SSR / SST

testX = [1, 3, 8, 7, 9]

testY = [10, 12, 24, 21, 34]

print ("r:",computeCorrelation(testX, testY))    

def polyfit(x,y,degree):

   results={}

   

   coeffs =np.polyfit(x,y,degree)  

   results['polynomial'] = coeffs.tolist()  

   p=np.poly1d(coeffs)                    

   yhat=p(x)                            

   ybar=np.sum(y)/len(y)                

   ssreg=np.sum((yhat-ybar)**2)      

   sstot=np.sum((y-ybar)**2)

   results['determination']=ssreg/sstot

   

   return results

print (polyfit(testX, testY, 1)["determination"])    


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一个处女座的程序猿
国内互联网圈知名博主、人工智能领域优秀创作者,全球最大中文IT社区博客专家、CSDN开发者联盟生态成员、中国开源社区专家、华为云社区专家、51CTO社区专家、Python社区专家等,曾受邀采访和评审十多次。仅在国内的CSDN平台,博客文章浏览量超过2500万,拥有超过57万的粉丝。
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