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JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

时间:2021-02-22 11:17     来源/作者:panjiao119

最近在看集体智慧编程,相比其他机器学习的书籍,这本书有许多案例,更贴近实际,而且也很适合我们这种准备学习machinelearning的小白。

这本书我觉得不足之处在于,里面没有对算法的公式作讲解,而是直接用代码去实现,所以给想具体了解该算法带来了不便,所以想写几篇文章来做具体的说明。以下是第一篇,对皮尔逊相关系数作讲解,并采用了自己比较熟悉的java语言做实现。

皮尔逊数学公式如下,来自维基百科。

JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

其中,e是数学期望,cov表示协方差,\sigma_x和\sigma_y是标准差。

化简后得:

JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

皮尔逊相似度计算的算法还是很简单的,实现起来也不难。只要求变量x、y、乘积xy,x的平方,y的平方的和。我的代码所使用的数据测试集来自集体智慧编程一书。代码如下:

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package pearsoncorrelationscore;
import java.util.arraylist;
import java.util.hashmap;
import java.util.list;
import java.util.map;
import java.util.map.entry;
/**
 * @author shenchao
 *
 *     皮尔逊相关度评价
 *
 *     以《集体智慧编程》一书用户评价相似度数据集做测试
 */
public class pearsoncorrelationscore {
    private map<string, map<string, double>> dataset = null;
    public pearsoncorrelationscore() {
        initdataset();
    }
    /**
* 初始化数据集
*/
    private void initdataset() {
        dataset = new hashmap<string, map<string, double>>();
        // 初始化lisa rose 数据集
        map<string, double> rosemap = new hashmap<string, double>();
        rosemap.put("lady in the water", 2.5);
        rosemap.put("snakes on a plane", 3.5);
        rosemap.put("just my luck", 3.0);
        rosemap.put("superman returns", 3.5);
        rosemap.put("you, me and dupree", 2.5);
        rosemap.put("the night listener", 3.0);
        dataset.put("lisa rose", rosemap);
        // 初始化jack matthews 数据集
        map<string, double> jackmap = new hashmap<string, double>();
        jackmap.put("lady in the water", 3.0);
        jackmap.put("snakes on a plane", 4.0);
        jackmap.put("superman returns", 5.0);
        jackmap.put("you, me and dupree", 3.5);
        jackmap.put("the night listener", 3.0);
        dataset.put("jack matthews", jackmap);
        // 初始化jack matthews 数据集
        map<string, double> genemap = new hashmap<string, double>();
        genemap.put("lady in the water", 3.0);
        genemap.put("snakes on a plane", 3.5);
        genemap.put("just my luck", 1.5);
        genemap.put("superman returns", 5.0);
        genemap.put("you, me and dupree", 3.5);
        genemap.put("the night listener", 3.0);
        dataset.put("gene seymour", genemap);
    }
    public map<string, map<string, double>> getdataset() {
        return dataset;
    }
    /**
* @param person1
*      name
* @param person2
*      name
* @return 皮尔逊相关度值
*/
    public double sim_pearson(string person1, string person2) {
        // 找出双方都评论过的电影,(皮尔逊算法要求)
        list<string> list = new arraylist<string>();
        for (entry<string, double> p1 : dataset.get(person1).entryset()) {
            if (dataset.get(person2).containskey(p1.getkey())) {
                list.add(p1.getkey());
            }
        }
        double sumx = 0.0;
        double sumy = 0.0;
        double sumx_sq = 0.0;
        double sumy_sq = 0.0;
        double sumxy = 0.0;
        int n = list.size();
        for (string name : list) {
            map<string, double> p1map = dataset.get(person1);
            map<string, double> p2map = dataset.get(person2);
            sumx += p1map.get(name);
            sumy += p2map.get(name);
            sumx_sq += math.pow(p1map.get(name), 2);
            sumy_sq += math.pow(p2map.get(name), 2);
            sumxy += p1map.get(name) * p2map.get(name);
        }
        double numerator = sumxy - sumx * sumy / n;
        double denominator = math.sqrt((sumx_sq - sumx * sumx / n)
        * (sumy_sq - sumy * sumy / n));
        // 分母不能为0
        if (denominator == 0) {
            return 0;
        }
        return numerator / denominator;
    }
    public static void main(string[] args) {
        pearsoncorrelationscore pearsoncorrelationscore = new pearsoncorrelationscore();
        system.out.println(pearsoncorrelationscore.sim_pearson("lisa rose",
        "jack matthews"));
    }
}

将各个测试集的数据反映到二维坐标面中,如下所示:

JAVA实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解

上述程序求得的值实际上就为该直线的斜率。其斜率的区间在[-1,1]之间,其绝对值的大小反映了两者相似度大小,斜率越大,相似度越大,当相似度为1时,该直线为一条对角线。

总结

以上就是本文关于java实现基于皮尔逊相关系数的相似度详解的全部内容,希望对大家有所帮助。如有不足之处,欢迎留言指出。感谢朋友们对本站的支持!

原文链接:http://blog.csdn.net/panjiao119/article/details/78442152

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